免疫治疗
目前,对肿瘤进行测序并确定可能的免疫疗法是基于一种被称为肿瘤基因突变负荷(TMB)的检测方法,即检测给定肿瘤组织中有多少个基因突变,计算肿瘤中的突变率。高突变率的肿瘤更可能对靶向抑制剂如PD-1的免疫治疗产生反应。今年,TMB已纳入非小细胞肺癌NCCN指南。
然而,当癌细胞分裂时,它们随机突变,由于它们是指数分裂,潜在的突变几乎是无限的。这意味着,虽然一种特定的免疫疗法可以针对一定比例的癌细胞,但它可能不足以对任何特定的病人有效。
在临床研究中有些TMB非常高的患者对免疫治疗也没有反应,有些TMB低的患者使用免疫检查点抑制剂效果却很好。
是否有个性化分析方法寻找免疫治疗靶标?
本月,来自宾夕法尼亚大学的科学家们在《Cell Systems》上发表了一种新的计算模型:antigen.garnish。
该模型研究的是来自患者个体样本的蛋白质序列,评估其中有多少与健康细胞相似,又有多少与健康细胞不同(这些不同足以使免疫系统产生反应)。它越不同,它的免疫治疗目标就越好,因为它更有可能激活治疗,对健康细胞的附带损害越少。该模型的预测也个性化到每个病人的样本。
antigen.garnish
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