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郭安源/甘璐团队《Nat Immunol》发文揭示一种预测可增强免疫检查点阻断疗效的药物的方法

作者:郭安源    来源自:中国免疫学会    点击数:4451   发布时间:2024-04-01
       免疫治疗,特别是免疫检查点阻断(immune checkpoint blockade,ICB)治疗,旨在激活和动员免疫系统清除肿瘤细胞,在多种恶性肿瘤中取得了较好的临床效果。但是,患者响应率较低和单药ICB治疗无效的问题限制了大多数患者临床使用ICB治疗。因此,提高ICB治疗的患者响应率和疗效至关重要。目前与其他药物或疗法联合治疗是提高ICB治疗疗效的有效治疗策略,然而,如何筛选和预测具有增强ICB疗效的药物仍然是较大的挑战。
       2024年3月18日,四川大学华西医院郭安源教授团队、华中科技大学甘璐教授团队在《Nature Immunology》杂志发表题为“A method for predicting drugs that can boost the efficacy of immune checkpoint blockade”的研究成果,本研究基于对ICBatlas和ICBcomb数据库中免疫治疗表达数据的挖掘分析,建立了一种名为CM-Drug的免疫检查点阻断治疗联用药物的筛选方法,并开展了实验验证和机制探索。
       首先,本研究分析本课题组已经建立的免疫治疗表达数据库ICBatlas和ICBcomb,从中发现与ICB治疗响应和疗效有关的6个特征基因集。我们提出假设:可以基于这些特征基因集筛选潜在的提高ICB响应和疗效的药物。基于此,通过已有小分子药物数据分析建模,建立了一种通用的数据驱动ICB联合药物预测方法,称为CM-Drug。CM-Drug可以在不同肿瘤中预测ICB联用药物,可以成为一种通用预测方法,解决了ICB疗效增强药物的预测和筛选问题。再对药物数据库中的药物开展分析,构建正负数据集,建立LASSO回归模型打分。根据打分筛选ICB联用药物,在黑色素瘤和癌症小鼠模型验证了CM-Drug方法的有效性和准确性。对效果最好的taltirelin进行机制分析和实验,结果表明,其能从T细胞和DC细胞两方面激活CD8+ T细胞,增强抗肿瘤效果。



       本研究为预测和评估联合治疗药物提供了一种有效而通用的方法,筛选了大量ICB联合治疗的候选化合物,还可用于筛选其他新的ICB联用药物,甚至天然植物提取物等。这将加快ICB联合治疗的药物开发,促进ICB治疗的研究和临床发展。本研究还发现了下丘脑-垂体轴的激素在免疫治疗中的重要作用。本研究也是生物信息数据库、算法和实验相结合的经典研究模式。

       原文链接:https://www.nature.com/articles/s41590-024-01789-x

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