生物大数据及人工智能促进肿瘤诊断与治疗创新(6)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】第四代实体瘤CART 的研制由刘杰教授团队和储以微教授团队开展。体内实验:裸鼠皮下荷瘤胃癌细胞,第8、14、20 天静脉注射HER2-CART 细胞,HER2-CART 显著抑
第四代实体瘤CART 的研制由刘杰教授团队和储以微教授团队开展。体内实验:裸鼠皮下荷瘤胃癌细胞,第8、14、20 天静脉注射HER2-CART 细胞,HER2-CART 显著抑制肿瘤生长,延长裸鼠生存期。第四代GPC3-CAR 结构以CD3 抗体代替传统CAR的胞内段,并mRNA 电转T 细胞表达。目前研究已完成并发表了相关论文。
第三,“肿瘤新抗原”疫苗比CAR-T 治疗更安全。
刘杰教授团队开展的另一项工作是国家基金委的重点项目——新抗原疫苗的研制工作。研发流程主要包括以下四个方面。一是新抗原人工智能预测。基于人工智能与表位肽预测融合排序,构建肿瘤个体化抗原肽组合疫苗。二是新抗原免疫功能评估。体内外实验确定新抗原肽的免疫原性以及特异性。三是新抗原疫苗临床试验。设计新抗原肽组合疫苗Ⅰ期临床试验,验证其安全性和有效性。四是新抗原肽组合疫苗注射前后T 细胞发生变化的机制研究。目前该项研究的结果已经发布。
2017 年7 月13 日《自然》(Nature)杂志同一天发布两项基于新抗原的个体化肿瘤疫苗研究,文章结论是肿瘤新抗原临床应用安全、可行且疗效明显。《自然》(Nature,2017 年7 月)报道6 例晚期恶性黑色素瘤接受Neoantigen 对应的抗原肽制备的疫苗治疗,其中4 例注射后25 个月维持无复发,2 例注射后出现复发者接受PD-1 抗体治疗后完全缓解。Nature 杂志(2017 年)报道13 例晚期黑色素瘤注射neoantigen 对应RNA 制备的个体化疫苗后,无复发生存期明显延长。
肿瘤新抗原(neoantigen)是由肿瘤细胞基因变异产生,是一种位于肿瘤细胞表面主要组织相容性复合物的抗原表位肽(8~12 肽),不存在于正常组织。具有强免疫原性,使免疫学会识别其为“非我”抗原。新抗原(neoantigen)可为提升肿瘤疫苗的疗效提供帮助。那么,新抗原人工智能预测又是什么?它是基于人工智能与表位肽预测融合排序系统构建肿瘤个体化抗原肽组合。肿瘤特异性突变筛选,原代肿瘤细胞寻找非同义突变,外周血单个核细胞PBMC 进行HLA Ⅰ、Ⅱ分型,人工智能SEPPA,抗原表位与HLA 亲和力预测。CE-BLAST 抗原表位识别TCR 相似度预测,再通过融合排序系统的突变嵌合亲和力差异、基因表达水平、TCR 结合概率、肿瘤突变负荷、基因功能评估、阴性过滤等计算规则,获得潜在新抗原肽组合。
为什么现在能研制肿瘤新抗原疫苗而以前不能?刘杰教授认为,这是因为人工智能和大数据出现之前,很多抗原都是正常细胞有而肿瘤表达高的相关抗原;而借助人工智能和大数据后,就能找到健康细胞没有而肿瘤细胞有的抗原表位肽(8~12 肽),找到后进行大量的排序和人工智能评估,观察是否有体外激活功能,再通过制备疫苗进行机体免疫治疗,在切除肿瘤后立刻进行治疗预防双管齐下,注射特异性的新抗原疫苗。通过这项免疫技术治疗非常安全,效果较为理想,而CAR-T 治疗尚无法避免细胞因子风暴的产生。
专家小传
刘杰教授,复旦大学附属华山医院消化科主任、博士生导师、教授、主任医师。擅长癌前病变的早期预警及干预、消化肿瘤的综合诊治及康复,消化系统疑难杂症。国家“长江学者”奖励计划特聘教授;国家“杰出青年基金”获得者;国家人事部新世纪百千万人才工程“国家级人选”;国家教育部“新世纪优秀人才”资助计划获得者;上海市“优秀学科带头人”及上海市“领军人才”。复旦大学消化疾病研究所所长,复旦大学生物医学研究院双聘教授。留学美国Thomas Jefferson 大学6 年。主要从事临床疑难病例研究及消化肿瘤的综合诊治,包括肿瘤的早期预警,肿瘤高危患者筛选及干预,肿瘤患者的个体化精准综合治疗及康复方案选择。克隆出国际上未见报道的肝硬化癌变早期预警新基因,具有重要的癌变预警价值;率先建立核酸适配体筛选平台并鉴定出抗胃癌、肝癌和乙肝特异性核酸适配体,填补本领域国内空白,提供了肿瘤早诊及抗乙肝新药创制全新策略;临床研究中积极走转化医学之路,在Nature 子刊发表的临床病例研究被美国医师协会推举为继续医学教育教材。利用模糊数学理论建立了胃癌前病变癌变概率的判别模式,对高危癌前病变的判定具有重要价值。先后获得世界胃肠病学大会“青年医师奖”、省级“十大杰出青年” 、赛克勒中国医师“年度奖”、上海市“优秀学科带头人” 、教育部“长江学者”特聘教授等荣誉。
文章来源:《生物数学学报》 网址: http://www.swsxxb.cn/qikandaodu/2021/0331/444.html
上一篇:感染相关生物标志物在临床应用的进展
下一篇:丹玉性状与穗粒重的统计分析