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腾讯登录【Nature子刊】癌细胞“隐身”怎么办？英美科学家利用数学模型预测癌症进化方向和免疫治疗效果
| 导读 | 2018年诺贝尔生理学或医学奖授予了美国免疫学家詹姆斯·艾利森（James Allison）和日本免疫学家本庶佑（Tasuku Honjo），以表彰两位科学家在肿瘤免疫学的贡献。他们的研究提供了一种治疗癌症的方法——通过刺激免疫系统原有的能力，来对抗肿瘤细胞，即免疫治疗。 |
但癌细胞也不是“吃素”的，癌细胞之所以厉害，就是因为它有“隐身”功能，因此，免疫治疗也并不是对所有的癌症患者都有效。盲目进行免疫治疗不仅成本巨大，还可能适得其反，所以预测癌症的进展和免疫治疗的有效性十分重要。
对此，一个英美研究团队建立了一个数学模型，可以确定免疫系统对癌细胞进化的影响。使用该模型获得的信息能够用来预测免疫疗法是否对患者的癌症有效，从而有助于指导治疗决策。
该研究由伦敦玛丽女王大学的Eszter Lakatos博士和Trevor Graham教授以及伦敦癌症研究所（ICR）的Andrea Sottoriva教授领导，并于9月14日发表在《自然-遗传学》杂志，题为“Evolutionary dynamics of neoantigens in growing tumors”。该研究主要由英国癌症研究协会资助，并得到了Wellcome和美国国立卫生研究院的额外支持。
癌细胞与免疫细胞的斗争
免疫细胞通过检测癌细胞表面的分子，即新抗原来识别肿瘤。新抗原是由于癌细胞内遗传密码的改变（突变）而产生的“错误”分子。当免疫细胞扫描人体时，它们会将这些有缺陷的分子识别为非自身分子，从而引发针对癌症的免疫反应。
为了抵抗免疫系统的破坏，癌细胞通过发展“隐身”机制，从而躲避免疫细胞。由此，癌细胞可继续在体内生长而不被发现。
在该研究中，科学家开发了一种计算模型，以绘制肿瘤进化过程中癌细胞和免疫细胞之间的“军备竞赛”。研究小组利用癌症基因组图谱计划（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中的肠癌、胃癌和子宫内膜癌的基因组数据，开发了一个模型，输入癌细胞的遗传密码，可计算出免疫系统与癌细胞之间的相互作用。通过计算肿瘤中新抗原的数量并观察它们积累的速度，该模型能够预测癌细胞何时可能激活针对免疫系统的“隐身”机制。
癌症基因组图谱计划是国际癌症基因组联盟（InternationalCancerGenomeConsortium）最大的项目。该项目于2006年启动，耗资1亿美元，目的是绘制1万个肿瘤基因组图谱。
建模以预测癌细胞如何进化
Lakatos博士说：“数学模型可以帮助我们重建这类生物过程，即使只有一小部分是可用的。这对于确定癌症如何进展特别有用，因为通常我们只能看到这个过程的一个快照。我们开发的模型可以描述所有可能发展的癌症特征，包括那些被免疫系统成功摧毁的癌症，以表面哪些检测最能说明癌细胞未来的进化。”
该模型的预测可能对癌症患者的免疫疗法敏感性具有重要意义。免疫疗法是一组可增强患者免疫系统活性以帮助机体对抗癌症的药物。这类药物已被证明对某些癌症非常有效，甚至在某些情况下可以治愈癌症。然而，并非所有患者都如此，也并非所有肿瘤都对免疫疗法有反应。能够提前预测免疫疗法是否可能有效，对病人管理非常有价值。
迈向了解免疫细胞和肿瘤细胞之间相互作用的一步
Graham教授说：“增强免疫系统是治疗癌症的一种非常有效的方法，但是很难理解为什么有些患者对免疫疗法有反应而另一些却没有。我们的研究是迈向了解免疫细胞和肿瘤细胞之间相互作用的一步，希望这种理解能有助于将来指导治疗决策。”
该数学模型可以帮助研究人员预测人们的癌症，根据癌细胞的免疫隐身状态，判断免疫疗法是否可行。该模型预测，在癌细胞隐身之后施行免疫疗法可能是最有效的，因为此时该疗法可用于重新激活免疫系统以识别并抵抗癌症。该模型还预测，如果癌症在其发展早期未激活免疫隐身机制，则免疫疗法最初可能有效，但对治疗的长期反应可能并不那么成功。
Sottoriva教授说：“我们的模型可以帮助了解患者体内肿瘤与免疫系统之间发生的军备竞赛。癌症会不断适应并进化，我们的研究提供了一个有价值的工具，可以帮助了解和预测癌症将如何进化并与免疫系统相互作用，因此我们可以预测癌症的下一步行动，并为患者制定新的治疗策略。”
由于遗传分析在英国国家医疗服务体系（NHS）中已成为常规，因此了解如何使用遗传数据来选择治疗方法，以及更好地理解免疫疗法有效性非常有用。该团队开发的模型仅通过查看癌症的遗传密码，即可扩展对免疫系统和肿瘤作用的理解。他们现在希望将这个模型应用于经过免疫疗法治疗的癌症，以查看预测的准确性。（转化医学网360zhyx.com）
参考资料：
【1】https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-09/qmuo-ii091120.php
【2】https://www.nature.com/articles/s41588-020-0687-1
【3】https://medicalxpress.com/news/2020-09-arms-cancer-immune-effectiveness-immunotherapy.html
【4】https://www.jianke.com/nrzl/4983843.html
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