Une équipe de recherche de Columbia Engineering et de l’Irving Institute for Cancer Dynamics a fait une découverte cruciale dans le domaine de l’immunothérapie du cancer. Dans un article publié aujourd’hui dans Immunologie scientifiquel’équipe a identifié une population spécifique de cellules immunitaires qui jouent un rôle essentiel dans le traitement réussi de la leucémie myéloïde aiguë (LMA) récidivante. Ce travail était en collaboration avec le Dana Farber Cancer Institute (DFCI).
La LAM, qui touche chaque année quatre patients sur 100 000 aux États-Unis, selon le National Cancer Institute, est un type de cancer qui attaque d’abord la moelle osseuse avant d’infecter le sang. Le plan de traitement actuel comprend une chimiothérapie ciblée suivie d’une greffe de cellules souches. Malheureusement, jusqu’à 40 % de ces patients rechutent après une greffe et ont une survie médiane de six mois. À ce stade, le seul espoir de rémission réside dans l’immunothérapie.
Dirigée par Elham Azizi, professeur agrégé de génie biomédical à Columbia Engineering, la recherche explore comment les réseaux immunitaires coordonnés dans les microenvironnements de la moelle osseuse de la leucémie influencent les réponses à la thérapie cellulaire, soulevant la question : pourquoi certains patients bénéficient-ils de l’immunothérapie alors que d’autres ne le font pas ? Le traitement actuel contre la LAM en rechute, la perfusion de lymphocytes de donneur (DLI) – une thérapie impliquant des cellules immunitaires de donneur – a un taux de survie à 5 ans de seulement 24 %, selon une étude menée par Pfizer.
Cette nouvelle étude révèle qu’une population unique de lymphocytes T trouvée chez les patients qui répondent au DLI pourrait être la clé. Ces cellules combattent la leucémie en renforçant la réponse immunitaire. De plus, l’étude montre que les patients ayant un environnement immunitaire plus sain, plus actif et plus diversifié dans la moelle osseuse sont mieux à même de soutenir ces cellules et leurs capacités à combattre le cancer.
Utilisant l’approche informatique exclusive DIISCO de l’équipe, les chercheurs ont découvert que les interactions clés entre la population unique de lymphocytes T et d’autres cellules immunitaires peuvent conduire à une rémission du patient. Ils ont également retracé ces cellules T jusqu’au produit du donneur. Cependant, il a été découvert que la composition des cellules immunitaires du donneur n’a que peu ou pas d’effet sur la réussite du patient. En fait, le succès de ce traitement est déterminé par l’environnement immunitaire du patient. DIISCO est une méthode d’apprentissage automatique utilisée pour analyser l’évolution des interactions cellulaires au fil du temps, en mettant l’accent sur les cellules cancéreuses et immunitaires profilées dans des échantillons cliniques.
Les résultats de l’étude peuvent conduire à de nouvelles options d’intervention telles que l’amélioration de l’environnement immunitaire avant de commencer le traitement standard par DLI et l’exploration de combinaisons d’immunothérapies. Cela aidera les patients qui ne réagissent généralement pas bien à trouver une option personnalisée qui leur convient.
“Cette recherche illustre la puissance de la combinaison de méthodes informatiques et expérimentales grâce à une étroite collaboration pour répondre à des questions biologiques complexes et découvrir des informations inattendues”, a déclaré Azizi, membre de l’Irving Institute for Cancer Dynamics, du Herbert Irving Comprehensive Cancer Center et du Columbia’s Institut de science des données. “Nos résultats mettent non seulement en lumière les mécanismes qui sous-tendent une réponse immunothérapeutique réussie dans la leucémie, mais fournissent également une feuille de route pour développer des traitements efficaces guidés par des outils d’apprentissage automatique innovants.”
“Voir nos résultats validés par des expériences fonctionnelles est incroyablement excitant et offre un réel espoir pour améliorer l’immunothérapie du cancer”, a déclaré Cameron Park, doctorant au laboratoire Azizi, qui a codirigé cette étude avec Katie Maurer au laboratoire Catherine Wu de Dana Farber. -Institut du Cancer. Park était également co-développeur de l’algorithme DIISCO.
Dans l’avenir de cette recherche particulière, l’équipe prévoit d’explorer des interventions qui améliorent l’efficacité de l’IDD tout en se concentrant sur la modulation du microenvironnement tumoral. Bien que passionnant, il reste encore beaucoup de travail à faire avant que l’équipe puisse se lancer dans des essais cliniques dans l’espoir d’améliorer les résultats pour les patients atteints de LAM en rechute.
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