Un algoritm de învățare automată folosește date clinice și genetice pentru a prezice eficiența imunoterapiei

©

Autor:

Un algoritm de învățare automată folosește date clinice și genetice pentru a prezice eficiența imunoterapiei

Un nou algoritm prezice cu acuratețe dacă blocada checkpointului imun realizată printr-o clasă de medicamente în plină dezvoltare va fi eficientă în cazul pacienților diagnosticați cu o varietate de malignități.
Algoritmul predictiv verifică factori clinici și biologici specifici ai pacienților pentru a cuantifica gradul de răspuns la inhibitorii checkpointului imun și supraviețuirea. Până la momentul prezent depășește performanțele altor biomarkeri și variabile dezvoltate în trecut.

 

Acest algoritm a fost dezvoltat în cadrul Cleveland Clinic Center for Immunotherapy & Precision Immuno-Oncology iar studiul a fost finanțat și de National Cancer Institute (National Institutes of Health). În principal, algoritmul va ajuta oncologii să identifice mai bine care sunt pacienții care vor avea beneficii maxime în cadrul terapiei cu inhibitori ai checkpointului imun, pentru a reduce costurile și riscurile inutile în cazul celor care ar avea puține beneficii în urma unui astfel de tratament.

Studii anterioare au demonstrat că pacienții cu o încărcătură mutațională tumorală înaltă și care au prezentat defecte de reparare a ADN-ului au răspuns mult mai bine la terapia cu inhibitori ai checkpointului imun. Aceste rezultate au fost validate de trialuri clinice și aprobate de FDA.

Checkpointul imun este reprezentat de proteine aflate pe celulele imune- mai exact limfocitele T, care în momentul activării previn dezvoltarea unui răspuns imun prea amplu care ar putea să distrugă și celulele normale sănătoase. Anumite celule maligne au potențial de a deturna această semnalizare prin checkpointul imun, pentru a se deghiza și pentru a evita să ajungă ținta sistemului imun. Astfel, inhibitorii checkpointului imun reprezintă o clasă de medicamente din cadrul imunoterapiei care previn celulele maligne din a activa aceste checkpointuri.

 

Totuși, acest tip de imunoterapie nu este eficient în cazul tuturor formelor de cancer. Chiar și în cadrul formelor responsive, aproximativ jumătate din pacienți nu obțin un beneficiu clinic. Studiile anterioare au identificat anumiți biomarkeri și caracteristici genetice asociate cu eficiența acestei terapii, dar nu există un singur factor predictiv care să fie considerat ca având potențial optim de a prezice rezultatele exacte în urma tratamentului.

 

În studiul prezent, cercetătorii au dezvoltat acest algoritm utilizând o bază de date care conține informații clinice, despre tumoră și secvențieri genetice de la aproximativ 1.500 de pacienți cu 16 tipuri diferite de cancer, care au fost tratați cu două tipuri diferite de inhibitori ai checkpointului imun (mai specific, inhibitori PD-1/PD-LI și blocada CTLA-4) sau o combinație a celor două. Apoi au aplicat un algoritm care a inclus multiple variabile genetice, moleculare, clinice și demografice.

 

Variabila cu cea mai mare influență în ceea ce privește răspunsul la terapia cu inhibitori ai checkpointului imun s-a dovedit a fi încărcătura mutațională tumorală (mai exact frecvența anumitor mutații în cadrul genelor de la nivel tumoral) iar un loc secundar a fost ocupat de istoricul chimioterapic al pacientului. Nivelele a trei markeri- hemoglobina, trombocitele și albumina, au avut de asemenea o valoare predictivă înaltă, nu numai în ceea ce privește supraviețuirea globală dar și răspunsul la terapia cu inhibitori ai checkpointului imun. Cheia acestui algoritm este definită practic de modul în care toate aceste variabile interacționează, astfel încât se preferă realizarea unui model care să încadreze un panel cu multipli biomarkeri, nu numai unul singur, pentru a spori gradul de precizie.

 

Rezultatele pozitive obținute până acum, care au depășit performanța biomarkerilor aprobați de FDA în 2020, susțin avansarea în cercetare spre următorul pas și anume testarea acestui algoritm într-un trial clinic pentru a verifica performanța acestuia într-un scenariu cât mai realist.

sursa: Science Daily
foto: Cleveland Clinic


Data actualizare: 05-11-2021 | creare: 05-11-2021 | Vizite: 410
Bibliografie
Machine learning model uses clinical and genomic data to predict immunotherapy effectiveness, link: https://www.sciencedaily.com/releases/2021/11/211103140133.htm
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!


Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • STINGel - un nou imunoterapic ce distruge celulele canceroase
  • STUDIU: Primul caz de cancer mamar avansat vindecat cu ajutorul unui tratament experimental
  • Răspunsul pacienților imunoterapie sugerează un posibil tratament pentru melanom metastatic
  •  
     
     
    Accept cookies Informare Cookies Site-ul ROmedic.ro foloseşte cookies pentru a îmbunătăţi experienţa navigării, a obține date privind traficul și performanța site-ului și a livra publicitate mai eficient.
    Găsiți informații detaliate în Politica cookies și puteți gestiona consimțământul dvs din Setări cookies.