В исследовании, опубликованном в Cell Reports Medicine, сообщается о масштабируемой вычислительной структуре на основе данных для разработки комбинаторной иммунотерапии, которая дает надежду пациентам с плохой реакцией на существующие методы иммунотерапии.

Иммунотерапия, в частности блокада иммунных контрольных точек (ИКТ), произвела революцию в лечении рака . Широко распространённая резистентность к ИКТ представляет собой серьёзную проблему в клинической практике.

Для повышения эффективности лечения и преодоления резистентности важным направлением исследований стало сочетание терапии ИКБ с химиотерапией или таргетной терапией. Однако подбор комбинаций препаратов-кандидатов основан на эмпирическом отборе из существующих препаратов, и поиск новых препаратов затруднен.

Чтобы сделать масштабное и автоматическое прогнозирование кандидатов, потенциально подходящих для комбинированной терапии ИКБ, исследователи под руководством профессора Ли Хуна из Шанхайского института питания и здоровья Китайской академии наук и доцента Ху Бо из больницы Чжуншань при Фуданьском университете разработали новую вычислительную структуру под названием IGeS-BS.

IGeS-BS впервые интегрировал транскриптомные данные тысяч пациентов, прошедших иммунотерапию, и выявил 33 надёжных сигнатуры, предсказывающих иммунный ответ . Затем эти сигнатуры были использованы для определения индекса усиления, количественно оценивающего изменения в микросреде опухоли, вызванные препаратом .

Наконец, IGeS-BS ранжировал соединения на основе их показателей усиления эффекта, причем соединения с наивысшим рейтингом с большей вероятностью повышают эффективность терапии ИКБ.

Применение IGeS-BS к более чем 10 000 соединений, применяемых при 13 типах рака, позволило сформировать картину иммунного ответа и успешно определить приоритетные кандидаты с синергетическим потенциалом. Экспериментальная проверка подтвердила, что два высокоэффективных соединения, SB-366791 и CGP-60474, могут значительно снизить резистентность к анти-PD-1 терапии при раке печени .

Это исследование предоставляет мощную вычислительную основу для открытия соединений, которые повышают эффективность или преодолевают резистентность иммунотерапии.