न्यूयार्क – एमडी एंडरसन कैंसर सेंटर के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक जैव सूचना विज्ञान उपकरण शोधकर्ताओं को ट्यूमर से जुड़े जीन और प्रतिरक्षा चौकियों के बीच बातचीत खोजने में मदद कर सकता है जो इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी कर रहे हैं।
प्रतिरक्षा चौकियां जो ट्यूमर से संबंधित प्रक्रियाओं और प्रतिरक्षा फेनोटाइप से जुड़ी हैं, उन्हें प्रतिरक्षा चोरी के चालक के रूप में जाना जाता है और उन दोहरे संघों के बिना चौकियों की तुलना में बेहतर चिकित्सीय लक्ष्य हो सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट में इंटरफेरॉन गामा की उपस्थिति से ट्यूमर कोशिकाओं में जीन SERPINB9 की अभिव्यक्ति को अपग्रेड किया जाता है, और यह रोगियों को CTLA4 चेकपॉइंट निषेध के लिए प्रतिरोधी बना सकता है। इस प्रकार, एक ही समय में SERPINB9 और CTLA4 को लक्षित करने से प्रतिरोध पर काबू पाने के दौरान कैंसर कोशिकाओं को मारने की क्षमता होती है। हालांकि, अपेक्षाकृत कुछ ऐसे ट्यूमर-प्रतिरक्षा इंटरैक्शन प्रलेखित हैं।
पिछले महीने एक प्रकाशन में संचार जीव विज्ञानएमडी एंडरसन में जैव सूचना विज्ञान और कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के सहायक प्रोफेसर अनिल कोरकुट के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने उन इंटरैक्शन को मैप करने के लिए एक उपकरण के विकास का वर्णन किया, इमोगी मैपऔर इसका उपयोग गर्भाशय कॉर्पस एंडोमेट्रियल कैंसर और बेसल-जैसे स्तन कैंसर में ट्यूमर-प्रतिरक्षा इंटरैक्शन की पहचान करने के लिए किया जाता है जो इंटरफेरॉन गामा के साथ सह-सहयोगी होता है।
वर्तमान में उपलब्ध उपकरण जैसे टाइमर, साइबरसॉर्टऔर कैसेंड्रा अध्ययन लेखकों के अनुसार, प्रतिरक्षा प्रणाली और जीन अभिव्यक्ति के बीच बातचीत का पता लगाने और प्रतिरक्षा हस्ताक्षर का अध्ययन करने के लिए उपयोग किया गया है, लेकिन कड़ाई से सांख्यिकीय रूप से मान्य नहीं किया गया है।
कोरकुट ने कहा, “यह कई पत्रों में से एक है जिसे हमने यह समझने के प्रयासों की एक श्रृंखला में प्रकाशित किया है कि कैसे कैंसर कोशिकाएं अपने परिवेश और दवाओं के साथ बातचीत कर रही हैं, मुख्य रूप से सटीक थेरेपी एजेंट।” प्रतिरक्षा चेकपॉइंट तंत्र और कार्यात्मक ट्यूमर इंटरैक्शन का पता लगाने के लिए, जो बदले में इम्यूनोथैरेपी के लिए नई दवा लक्ष्यों की पहचान कर सकता है।
ImogiMap को विकसित करने में, कॉर्कुट और उनके सहयोगियों ने मापा कि कैसे प्रतिरक्षा जांच चौकी और ट्यूमर-आंतरिक मार्गों की अभिव्यक्ति कुछ प्रतिरक्षा फ़िनोटाइप को प्रभावित करती है जैसे कि सिस्टम में समग्र प्रतिरक्षा संवर्धन, इंटरफेरॉन गामा प्रतिक्रिया, या अन्य प्रमुख प्रतिरक्षा घटनाएं जो इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी कर सकती हैं। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने 32 प्रकार के कैंसर वाले लगभग 10,000 रोगियों और ऑन्कोजेनिक मार्गों और प्रतिरक्षा चेकपॉइंट अणुओं की एक श्रृंखला के लिए ट्यूमर-प्रतिरक्षा इंटरैक्शन की गणना की।
उपकरण को प्रमाणित करने के लिए, कॉर्कुट और सहयोगियों ने टी-सेल डिसफंक्शन में शामिल जीनों और गर्भाशय कॉर्पस एंडोमेट्रियल कार्सिनोमा और स्तन कैंसर में इंटरफेरॉन गामा जीन अभिव्यक्ति के बीच बातचीत की खोज की। उन्होंने इंटरफेरॉन गामा जीन अभिव्यक्ति से जुड़े महत्वपूर्ण इंटरैक्शन का एक सेट पाया और टी-सेल डिसफंक्शन में SERPINB9 की पहले से प्रलेखित भूमिका की पुष्टि की।
शोधकर्ता ImogiMap तक पहुंच सकते हैं और इसका उपयोग कर सकते हैं वेब अप्प. कॉर्कुट ने कहा, “लोग उस जीन को टाइप कर सकते हैं जिसमें वे सबसे अधिक रुचि रखते हैं और देख सकते हैं कि क्या किसी विशेष प्रकार के कैंसर में प्रतिरक्षा चौकियों और प्रतिरक्षा संबंधी प्रतिक्रियाओं के बीच कोई संबंध है।” परिणाम सांख्यिकीय विश्लेषण, नेटवर्क मॉडल और इंटरैक्शन और रास्ते के चित्रमय प्रतिनिधित्व के साथ आते हैं। “ये लगभग 10,000 रोगियों के लिए तैयार-टू-गो, पूर्ण परिणाम हैं,” उन्होंने कहा।
कॉर्कुट ने कहा कि इस बिंदु पर इमोगीमैप अभी भी एक खोज उपकरण है जो प्रयोगशाला में और नैदानिक परीक्षणों में आगे के परीक्षण के लिए इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करता है। उपकरण अभी उपयोगी हो सकता है, उनका मानना है कि शोधकर्ताओं के लिए जो बेहतर ढंग से समझना चाहते हैं कि ट्यूमर कोशिकाएं प्रतिरक्षा प्रणाली से कैसे बचती हैं। “इस ढांचे के साथ, हम इन इंटरैक्शन की पहचान कर सकते हैं, और हम इन नेटवर्क मॉडल का उपयोग दवा प्रतिक्रिया के अधिक अनुमानित मॉडल बनाने के लिए कर सकते हैं,” कोरकुट ने कहा।
लक्ष्य, अंततः, रोगियों को इम्यूनोथेरेपी दवाओं से मिलान करने के लिए उपकरण का उपयोग करना है, और कॉर्कुट की टीम इस संबंध में और अधिक काम कर रही है। “अगला कदम, जिसे हम प्रयोगशाला में अपना रहे हैं, इसे एक एआई ढांचे में रखना है जहां हम अधिक व्यवस्थित भविष्यवाणियां कर सकते हैं, जिस पर विशेष बातचीत रोगियों या समूहों के मामले-दर-मामले आधार पर इम्यूनोथेरेपी की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करेगी। रोगी,” कोरकुट ने कहा।
कॉर्कुट इमोगीमैप का उपयोग करके ट्यूमर-प्रतिरक्षा इंटरैक्शन के अध्ययन में स्थानिक ओमिक्स विश्लेषण को शामिल करने की भी योजना बना रहा है। जबकि ImogiMap एल्गोरिथ्म वर्तमान में रोगियों के समूहों के लिए ट्यूमर-प्रतिरक्षा बातचीत में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, भविष्य के पुनरावृत्तियों से ट्यूमर के भीतर स्थितीय जानकारी के साथ एकल-कोशिका स्तर पर बातचीत का पता लगाने की अनुमति मिलेगी। “ये सुधार हमें प्रत्येक ट्यूमर में सर्वोत्तम संभव विवरण पर प्रतिरक्षा-ट्यूमर इंटरैक्शन की विषमता को समझने में सक्षम बनाएंगे,” उन्होंने कहा।
कोर्कुट एमडी एंडरसन में अपने कम्प्यूटेशनल तरीकों को लागू करने के लिए अन्य अनुवादक शोधकर्ताओं के साथ भी काम कर रहा है आर्टेमिस परीक्षण. उस अध्ययन में, एमडी एंडरसन और राष्ट्रीय कैंसर संस्थान द्वारा सह-प्रायोजित, जांचकर्ता ImogiMap का उपयोग नव निदान रोगियों में ट्रिपल-नकारात्मक स्तन ट्यूमर के जीनोमिक हस्ताक्षर का विश्लेषण करने के लिए कर रहे हैं और उपचार पर घर में सबसे अधिक लाभ होने की संभावना है। मानक कीमोथेरेपी के कई चक्रों के बाद, रोगी अपने स्तन कैंसर उपप्रकार और उनके ट्यूमर के आणविक प्रोफ़ाइल के आधार पर कीमोथेरेपी जारी रखने या दवा परीक्षण में भाग लेने का विकल्प चुन सकते हैं। शोधकर्ता रोगियों द्वारा प्राप्त उपचारों के प्रति उनकी प्रतिक्रियाओं और उत्तरजीविता जैसे द्वितीयक समापन बिंदुओं को ट्रैक करेंगे।
कोरकुट ने कहा, “हम इस नैदानिक ढांचे का उपयोग उन रोगियों के समूहों को खोजने के लिए कर सकते हैं, जिन्होंने नए एजेंटों के साथ नवसहायक चिकित्सा की प्रतिक्रिया में सुधार किया हो।” “यह इन उपकरणों के साथ-साथ हमारे समूहों के अन्य उपकरणों के साथ एक सतत प्रयास है।”
कॉर्कुट के समूह ने कॉम्बिनेशन थेरेपी, या रिफ्लेक्ट, प्लेटफॉर्म के लिए रीकरंट फीचर्स लीवरेज्ड भी विकसित किया है, जो म्यूटेशन, कॉपी नंबर विविधता, जीन अभिव्यक्ति और प्रोटीन विपथन जैसी ट्यूमर विशेषताओं का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग और कैंसर सूचना विज्ञान एल्गोरिदम का उपयोग करके दवा लक्ष्यों की पहचान करता है। 2022 में, टीम ने पूर्वव्यापी सत्यापन अध्ययन से परिणाम प्रकाशित किए कैंसर की खोज दिखा रहा है कि प्लेटफ़ॉर्म द्वारा पहचाने गए ड्रग संयोजनों ने प्रीक्लिनिकल रोगी-व्युत्पन्न ज़ेनोग्राफ़्ट मॉडल में माध्य ट्यूमर की मात्रा में 34.5 प्रतिशत की कमी की, जबकि प्लेटफ़ॉर्म की मदद के बिना इलाज किए गए मॉडल में ट्यूमर की मात्रा में 5.1 प्रतिशत की वृद्धि हुई।
