一支研究团队对免疫系统如何在免疫检查点治疗的响应中改变肿瘤结构进行了详细总结。这项历时八年的研究阐述了癌症免疫治疗如何通过新抗原促进肿瘤的识别，从而改变肿瘤环境。
由克利夫兰医院的蒂莫西·陈（Timothy Chan）博士领导的协作研究努力，他负责全球免疫疗法中心，和百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）一起，发布了迄今为止有关免疫系统如何在面对免疫检查点治疗时修改肿瘤结构的最全面概述。
这项发表在《自然医学》杂志上的长达八年的广泛研究描述了癌症免疫治疗如何通过新抗原促进肿瘤的识别，从根本上重塑肿瘤生态系统。新抗原是在癌细胞突变时形成的小肽，它们作为关键标志，使免疫系统能够区分癌细胞和正常细胞。
“这项研究的独特之处在于我们在治疗前和免疫治疗开始后不久收集了肿瘤样本，”陈博士说道，他还担任克利夫兰医院的免疫治疗与精准免疫肿瘤学中心的主任，领导凯斯综合癌症中心的免疫肿瘤学项目，并担任谢赫法蒂玛·宾特·穆巴拉克免疫治疗讲座。 “我们的目标是理解个体的肿瘤如何被免疫系统识别和修饰，作为免疫治疗的结果。”
在癌症的整个过程中，我们的免疫细胞和癌细胞不断相互作用并影响彼此。免疫治疗必须在这个背景下运作，通过增强我们的免疫细胞来对抗癌症。像陈博士这样的研究者在过去15年中开始揭示治疗、免疫和癌症之间错综复杂的关系，但人类的数据仍然有限。
百时美施贵宝的CheckMate-153试验中，包括了陈博士的团队作为该试验的重要分析点。在这项试验中，研究人员进行了一项生物标志物子研究，以评估新抗原如何影响nivolumab的反应，通过获得患者治疗前和开始治疗三周后的肿瘤样本。对这些肿瘤样本的测序使得能够识别出导致新抗原形成的突变。
虽然新抗原被认为是免疫系统识别肿瘤的主要手段，但目前的新抗原预测工具由于现有数据不足而往往缺乏精确性。为了应对这一局限性，研究团队创建了迄今为止最大的的新抗原筛选，验证了预测并通过连续血液样本跟踪对新抗原的动态反应。
经过三周的治疗，回应nivolumab治疗的患者显著减少了克隆新抗原。相反，未进入缓解的癌症患者显示出了免疫反应，但这是针对较小的亚克隆群体。这一发现尤为重要，因为之前认为非应答者未能激活其免疫反应来对抗肿瘤；相反，免疫系统确实在对新抗原产生反应，但这种反应不足以消灭所有肿瘤克隆。
现有的新抗原预测工具主要关注HLA结合的新抗原，常常忽视了免疫原性中T细胞识别的方面，克利夫兰医院的共同第一作者、陈实验室的研究人员泰勒·阿尔班（Tyler Alban）博士解释道。阿尔班博士与数据科学家普雷拉娜·帕塔萨拉西（Prerana Parthasarathy）及其他团队成员共同开发了一种机器学习程序，利用新的筛选数据来增强免疫原性新抗原的预测。这一过程揭示了这些癌症来源的新抗原所关联的新特征。
“我们发现了充满活力的免疫细胞生态系统，每种T细胞识别不同的新抗原，从而改变肿瘤的克隆结构，”阿尔班博士表示。“我们的发现为新抗原和免疫治疗抵抗机制提供了新的见解。”
通过追踪治疗期间新抗原的变化，阿尔班博士进行的分析挑战了免疫治疗中普遍的看法，即肿瘤中一个幸运的突变足以让免疫系统将其识别为危险。结果表明，许多不同的T细胞，每个识别不同的癌症致病因素，对于强的治疗反应是至关重要的。
根据陈博士的说法，这种观察性研究产生的路线图将对指导未来的免疫肿瘤学研究至关重要。
“理解我们的免疫系统为何对某些癌症突变作出反应，而对其他突变置之不理，这就像是为免疫治疗研究者发现圣杯，”他解释说。“我们的发现使我们更接近揭开这些谜团。”
研究小组还通过克利夫兰医院-IBM发现加速器与IBM合作，利用他们的数据集开发先进的人工智能模型，以预测用于癌症治疗和疫苗开发的新分子。
