L'approche «vaccin à la demande» pour le traitement personnel du cancer suit les étapes
Les chercheurs derrière une nouvelle étude disent que leurs résultats nous rapprochent de la promesse d'une immunothérapie personnalisée: la capacité de produire rapidement un vaccin qui forme le système immunitaire d'un patient pour détruire les tumeurs et laisser les tissus sains intacts.
Chaque tumeur a sa propre configuration de mutations, ou mutanome.
L'idée fondamentale de l'immunothérapie - l'amorçage des cellules immunitaires pour reconnaître et attaquer les tumeurs - a été prouvée à de nombreuses reprises dans les boîtes de pétri. Mais malheureusement, les principes établis dans le laboratoire ne parviennent pas à se traduire par des attaques réussies contre de vraies tumeurs.
Maintenant, une nouvelle étude menée par l'institut de recherche biopharmaceutique TRON à Mayence, en Allemagne, confronte avec succès deux défis majeurs pour traduire la théorie en pratique, rapprochant la création de «vaccins à la demande» adaptés aux cancers des patients individuels.
Le professeur Ugur Sahin, étudiant principal, docteur en médecine et directeur général de TRON, note qu'il a été connu depuis longtemps que chaque tumeur avait sa propre configuration de mutations spécifiques au cancer - appelé «mutanome».
Le premier défi auquel il et ses collègues sont confrontés dans leur étude concerne la façon de produire un modèle d'un type de tumeur à partir de son mutanome qui peut être ajusté pour incorporer des variantes spécifiques à la tumeur d'un patient particulier.
Dans ce défi réside la nécessité de s'assurer que le modèle contient des mutations qui sont connues pour déclencher des réponses immunitaires. C'est la partie "vaccin".
Le deuxième défi auquel l'équipe est confrontée dans son étude est la façon d'affiner le modèle pour un patient spécifique assez rapidement qu'il peut être utilisé avant que la tumeur ne soit avancée et développée. C'est la partie "sur demande".
S'attaquer à ces deux défis est la réalité poignante du cancer - elle progresse. Comme d'autres traitements contre le cancer, l'immunothérapie contre le cancer est une course contre le temps.
Dans leur étude, l'équipe a montré comment leurs solutions à ces deux défis ont causé des tumeurs non seulement à la régression, mais dans certains cas disparaissent complètement - chez la souris.
Les techniques de séquençage ont identifié les empreintes génétiques de trois types de tumeur
Pour remédier au premier défi, l'équipe a cherché des mutations dans des échantillons de tissus provenant de trois types différents de tumeur: cancer de la peau, cancer du côlon et cancer du sein, et ils ont utilisé des techniques de séquençage pour identifier leurs empreintes génétiques.
Leur but était de trouver - parmi les nombreuses mutations différentes de chaque type de cancer - les plus susceptibles d'être reconnues par le système immunitaire.
Grâce à leurs efforts, l'équipe a établi pour la première fois que jusqu'à 20% de toutes les mutations d'une tumeur ont le potentiel de déclencher une réponse immunitaire.
Le professeur Sahin, un chercheur translationnel qui a été le pionnier de l'utilisation de l'immunologie et de la bioinformatique dans la recherche de cibles cancéreuses, affirme qu'une raison importante pour leur succès était de garder un esprit ouvert sur les types particuliers de cellules immunitaires susceptibles d'être impliqués, car il explique:
Parce que, de façon surprenante, la majorité des mutations tumorales ne sont pas détectées par les suspects habituels, les cellules tueuses naturelles, mais plutôt par les cellules dites «helper». Une telle proportion élevée de mutations pertinentes, à son tour, est importante pour l'applicabilité large de l'approche, car de nombreux types de tumeurs ont donc des points d'attaque suffisants et semblent être traités en principe ".
À ce stade, les chercheurs avaient un modèle de mutations à rechercher dans des cancers spécifiques des patients individuels. Ce travail complète le premier défi. Le deuxième défi était de peaufiner le modèle.
Modèle algorithmique d'Algorithme pour amorcer le système immunitaire contre une tumeur individuelle
Pour surmonter le deuxième défi, les chercheurs ont trouvé un moyen d'utiliser le modèle et un algorithme bioinformatique pour identifier rapidement - à partir d'un échantillon de patient d'une tumeur - l'empreinte unique de suffisamment de mutations pour mettre un vaccin afin qu'il forme le système immunitaire pour cibler La tumeur spécifique.
"Une fois que les mutations pertinentes ont été identifiées, nous pouvons utiliser cette information pour créer un médicament personnalisé sans effort excessif", souligne le Prof. Sahin.
Comme déjà mentionné, la vitesse est essentielle. Donc, une décision cruciale est de savoir quel est le nombre minimum de mutations à mettre en évidence pour obtenir un vaccin efficace.
Les chercheurs ont décidé dix mutations qui attaquent différents points sur la tumeur et minimisent le risque de développer une résistance suffisante. Ils ont également utilisé l'ARN messager (ARNm) pour porter les mutations - les ARNm ne s'accrochent pas après avoir formé les cellules immunitaires pour cibler la tumeur.
À l'aide de souris, les chercheurs ont montré que confronter les deux défis à la création d'un «vaccin à la demande» a entraîné une régression efficace et une élimination des tumeurs.
Dans une phase finale de l'étude, les chercheurs ont montré qu'ils pouvaient appliquer l'approche des tumeurs humaines, combinant avec succès les types et les incidences des mutations qui sont pertinentes pour générer une réponse immunitaire efficace.
La prochaine étape consiste à utiliser ces approches pour compléter la traduction de «banc au chevet».
L'équipe prévoit de tester leurs résultats dans une étude clinique internationale sur le mélanome malin et aussi dans d'autres essais cliniques.
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