Science和Cell子刊:藉助大數據開發出治療癌症的「智能」細胞療法

2020-12-01 生物谷

2020年11月29日訊/

生物谷

BIOON/---尋找既能殺死癌細胞又能讓正常組織不受傷害的藥物是

腫瘤

學研究的最高目標。在兩篇新的論文中,來自美國加州大學舊金山分校和普林斯頓大學的研究人員提出用「智能(smart)」細胞療法破解這一難題的互補策略:除非被僅在癌細胞中同時出現的一組蛋白所激活,否則這些活的細胞藥物會保持惰性。

這種通用方法的生物學方面已經在Wendell Lim博士及其同事們在加州大學舊金山分校細胞設計計劃和美國國家癌症研究所贊助的合成

免疫學

中心的實驗室中探索了好幾年。但是,他們的新研究通過將前沿的治療細胞工程與先進的計算方法相結合,為這方面增加了一個強大的新維度。

在第一篇發表在2020年9月23日的Cell Systems期刊上的標題為「Discriminatory Power of Combinatorial Antigen Recognition in Cancer T Cell Therapies」的論文中,Lim實驗室的成員與普林斯頓大學路易斯-西格勒綜合

基因組學

研究所計算機科學家Olga G. Troyanskaya博士的研究小組聯手。通過使用機器學習方法,他們分析了在癌症和正常細胞中發現的數千種蛋白的海量資料庫。隨後,他們篩選了數百萬種可能的蛋白組合,以構建出一個蛋白組合目錄,可用於精確地只靶向癌細胞,而不靶向正常細胞。

圖片來自Cell Systems, 2020, doi:10.1016/j.cels.2020.08.002。

在第二篇發表在2020年11月27日的Science期刊上的標題為「Precise T cell recognition programs designed by transcriptionally linking multiple receptors」的論文中,Lim及其同事們隨後展示了如何將這些通過計算得出的蛋白數據用於推動設計有效和高度選擇性的癌症細胞療法。

Lim說,「目前,大多數癌症治療,包括細胞療法,都被告知『阻止這個』,或者殺死『這個』。我們希望增加治療性細胞做出決定的細微差別和複雜程度。」

在過去的十年中,嵌合抗原受體(CAR)T細胞(CAR-T)作為一種治療癌症的強大方法一直備受關注。在CAR-T細胞治療中,免疫系統中的T細胞取自患者的血液,並在實驗室中對它們進行基因操縱,以表達一種識別癌細胞表面上非常特殊的標誌物或抗原的特定受體。

雖然科學家們已經證明CAR-T細胞對

白血病

和淋巴瘤等血癌相當有效,有時甚至可以治癒,但到目前為止,這種方法在實體瘤中的效果並不好,比如

乳腺癌

、肺癌或

肝癌

。這些實體癌中的細胞往往與其他組織中的正常細胞具有相同的抗原,這就帶來了CAR-T細胞針對健康器官產生脫靶效應的風險。另外,實體瘤也常常會產生抑制性的微環境,從而限制了CAR-T細胞的功效。

圖片來自CC0 Public Domain。

在Lim看來,細胞類似於分子計算機,可以感知它們所在的環境,然後整合這些信息做出決策。他說,鑑於實體瘤比血癌更複雜,「你必須製造更複雜的產品」來對抗它們。

在第一篇論文中,在Troyanskaya團隊的前研究生Ruth Dannenfelser博士和Lim實驗室臨床研究員Gregory Allen博士的領導下,這些研究人員搜索了公共資料庫,探究了正常細胞和

腫瘤

細胞中2300多個基因的表達譜,以便觀察哪些抗原可以幫助區分它們。他們使用機器學習技術得出可能的命中率,並查看哪些抗原簇集在一起。

基於這種基因表達分析,Lim、Troyanskaya及其同事們將布爾邏輯應用於抗原組合,以確定它們是否可以顯著提高T細胞識別腫瘤同時忽略正常組織。例如,通過使用布爾運算符AND、OR或NOT,比如「A」 OR「B」NOT 「C」,腫瘤細胞可能會與正常組織區分開來,其中抗原A和B僅在

腫瘤

細胞中發現,而抗原C僅在正常組織中發現。

為了將這些指令編程到T細胞中,他們使用了一種稱為synNotch的系統,這是一個可定製的分子傳感器,允許合成生物學家對細胞的編程進行微調。synNotch於2016年在Lim實驗室開發,是一種受體,可以經改造後成識別無數的靶抗原。synNotch的輸出反應也可以被編程,因此一旦識別了抗原,細胞就會執行一系列反應中的任何一種。

為了證明他們積累的數據的潛在力量,這些研究人員使用synNotch對T細胞進行編程,以殺死表達獨特的抗原組合---CD70和AXL---的腎癌細胞。雖然CD70也存在於健康的免疫細胞中,AXL也存在於健康的肺細胞中,但是攜帶經過改造的synNotch AND邏輯門的T細胞只殺死了癌細胞,而放過了健康細胞。

Troyanskaya說,「癌症的

大數據

分析領域和細胞工程領域在過去幾年中都有了爆炸性的進展,但這些進展並沒有匯集在一起。治療性細胞的計算能力與機器學習方法相結合,可以對日益豐富的癌症基因組和

蛋白質組

數據進行可操作的利用。」

在第二篇論文中,在前加州大學舊金山分校研究生Jasper Williams的領導下,這些研究人員展示了多個synNotch受體如何通過菊花鏈連接在一起,以構建一系列複雜的癌症識別電路。鑑於synNotch可以以「即插即用」的方式激活選定基因的表達,這些組分可以以不同的方式連接起來,以構建具有不同布爾函數的電路,從而可以精確識別病變細胞,並在這些細胞被識別時做出一系列反應。

Lim說,「這項研究本質上是一本細胞工程手冊,為我們提供了如何構建不同類型的治療性T細胞的藍圖,這些T細胞可以識別幾乎任何可能存在於癌細胞表面上的組合抗原模式。」

比如,一種synNotch受體經改造後識別抗原A,當它識別抗原A時,細胞會產生第二種synNotch來識別抗原B,這接著又可以誘導識別抗原C的CAR表達,其結果是T細胞需要所有這三種抗原的存在才能觸發殺傷。在另一個例子中,如果T細胞遇到了存在於正常組織中但不存在於癌症中的抗原,那麼具有NOT功能的synNotch受體可以被編程,這會使得攜帶它的T細胞死亡,從而使得正常細胞免受攻擊和可能的毒性作用。

在第二篇論文中,利用這樣複雜的synNotch配置,Lim及其同事們展示了他們可以選擇性地殺死攜帶

黑色素瘤

和乳腺癌不同組合標誌物的細胞。此外,當將裝有synNotch的T細胞注射到攜帶兩種具有不同抗原組合的類似腫瘤的小鼠體內時,這些T細胞能高效、精確地定位它們經改造後能夠識別的

腫瘤

,並可靠地執行他們設計的細胞程序。

Lim團隊如今正在探索如何將這些電路用於CAR-T細胞,以治療膠質母細胞瘤。膠質母細胞瘤是一種侵襲性的腦癌形式,傳統療法幾乎總是無效的。

Lim說,「你不僅僅是在尋找神奇療法。你正在嘗試使用所有的數據。我們需要梳理所有可用的癌症數據,以找到明確的癌症組合信號。如果我們能做到這一點,那麼我們就可以使用這些智能細胞來真正駕馭複雜的生物學計算,並在對抗癌症方面產生真正的影響。」(生物谷 Bioon.com)

參考資料:1.Ruth Dannenfelser et al. Discriminatory Power of Combinatorial Antigen Recognition in Cancer T Cell Therapies. Cell Systems, 2020, doi:10.1016/j.cels.2020.08.002.

2.Jasper Z. Williams et al. Precise T cell recognition programs designed by transcriptionally linking multiple receptors. Science, 2020, doi:10.1126/science.abc6270.

3.Big data powers design of 'smart' cell therapies for cancer
https://medicalxpress.com/news/2020-11-big-powers-smart-cell-therapies.html

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