Científicos del Instituto Ludwig para la Investigación del Cáncer han dado un paso importante en el campo de la inmunoterapia al desarrollar una herramienta computacional de vanguardia llamada NeoDisc, que permite diseñar vacunas personalizadas contra el cáncer. Este proceso integra análisis moleculares y genéticos avanzados de tumores, utilizando algoritmos de inteligencia artificial para identificar los objetivos moleculares específicos de las células T del sistema inmunitario.
“NeoDisc proporciona información única sobre la inmunobiología de los tumores y los mecanismos por los que estos evaden el ataque de las células T citotóxicas del sistema inmunitario”, afirmo el Michal Bassani-Sternberg, coinvestigador principal del estudio del centro Ludwig. “Estos conocimientos son de un valor incalculable para el diseño de inmunoterapias personalizadas, y el proceso analítico y computacional en el que se basa NeoDisc ya se está utilizando aquí en Lausana para ensayos clínicos de vacunas personalizadas contra el cáncer y terapias celulares adoptivas”.
“NeoDisc proporciona información única sobre la inmunobiología de los tumores"
NeoDisc representa un avance significativo en el diseño de inmunoterapias personalizadas, ya que proporciona información crucial sobre la inmunobiología de los tumores y los mecanismos mediante los cuales estos logran evadir el ataque de las células T citotóxicas, que son esenciales en la defensa del organismo contra el cáncer.
El cáncer suele estar caracterizado por una gran diversidad de mutaciones, que generan proteínas anómalas que deberían ser visibles para el sistema inmunológico. Estas proteínas, una vez procesadas por las células cancerosas, son cortadas en pequeños fragmentos, conocidos como péptidos, que luego son presentados como antígenos para atraer la respuesta de las células T. Sin embargo, la gran variabilidad en estos "neoantígenos" hace que la respuesta inmunitaria sea impredecible, y solo algunos pacientes responden de manera efectiva a las inmunoterapias convencionales.
NeoDisc, gracias a su enfoque computacional y el uso de inteligencia artificial, permite superar este desafío al identificar con precisión los neoantígenos que tienen más probabilidades de desencadenar una respuesta vigorosa de las células T. Este proceso implica un análisis exhaustivo de las mutaciones en los tumores, así como del "andamiaje" molecular, conocido como moléculas HLA, que presenta los antígenos a las células T. También se tienen en cuenta las características moleculares que permiten el reconocimiento de estos antígenos por los receptores de las células T.
Este enfoque no solo optimiza la selección de neoantígenos, sino que también amplía la gama de antígenos potenciales al incluir otros tipos de proteínas erróneas expresadas por las células cancerosas, como genes que normalmente solo están activos durante el desarrollo, productos genéticos aberrantes o incluso antígenos virales en los casos de tumores inducidos por virus. Todos estos factores pueden ser aprovechados para generar una respuesta inmune específica contra el cáncer.
“NeoDisc puede detectar todos estos tipos distintos de antígenos específicos de tumores junto con neoantígenos, aplicar aprendizaje automático y algoritmos basados en reglas para priorizar aquellos con más probabilidades de provocar una respuesta de células T y luego usar esa información para diseñar una vacuna contra el cáncer personalizada para el paciente relevante”, añade Florian Huber, otro de los co-investigadores principales.
"NeoDisc puede usar información para diseñar una vacuna contra el cáncer personalizada para el paciente relevante”
Un aspecto destacado de NeoDisc es su capacidad para detectar posibles defectos en la maquinaria de presentación de antígenos, lo que representa una ventaja crucial para los médicos y diseñadores de vacunas. Esta función permite identificar mecanismos clave de evasión inmunitaria en los tumores que podrían comprometer la eficacia de las inmunoterapias. "Esta capacidad de NeoDisc puede ayudar a seleccionar a los pacientes más adecuados para los ensayos clínicos, garantizando que reciban las inmunoterapias personalizadas que más les beneficien", añadió Bassani-Sternberg.
Además de mejorar la selección de antígenos, NeoDisc también permite visualizar la heterogeneidad de las células tumorales, lo que ofrece una visión más clara de la complejidad dentro de los tumores y ayuda a los científicos y médicos a entender mejor las características biológicas de cada tipo de cáncer. Esta herramienta ha demostrado ser más precisa que otras tecnologías computacionales disponibles actualmente para la selección de antígenos efectivos en el diseño de vacunas y terapias celulares adoptivas.