Ученые Детской исследовательской больницы Св. Иуды усовершенствовали Т-клеточную иммунотерапию химерного антигенного рецептора (CAR) при остром миелоидном лейкозе (ОМЛ), продемонстрировав более высокую эффективность в лабораторных условиях.

Чтобы преодолеть распространенные проблемы с CAR Т-клетками, исследователи создали дополнительные средства терапии для поиска и уничтожения раковых клеток , используя небольшой пептид. Исследование также показало, как вычислительный подход, включающий предсказанные AlphaFold белковые модели, может помочь понять, как структура влияет на распознавание антигена и эффективность терапии.

Их выводы опубликованы в журнале Cell Reports Medicine.

Иммунотерапия, которая перепрограммирует собственные иммунные клетки пациента на специфичный для рака белок, CAR Т-клеточная терапия, показала успех в лечении некоторых рецидивирующих лейкозов. Однако иногда лечение оказывается безуспешным, поскольку раковые клетки, не имеющие целевого белка, все равно могут расти, избегая терапии и вызывая рецидив. Частота рецидивов ОМЛ высока, что приводит к плохому прогнозу заболевания в целом.

Группа из Сент-Джуда полагала, что можно решить проблему ускользания иммунной системы в моделях ОМЛ, воздействуя на два разных белка, связанных с раком, а не только на один.

Другие пытались использовать аналогичный подход, но столкнулись с проблемами со структурой биспецифического CAR. Ученые преодолели эти проблемы, добавив к CAR небольшой пептид, который служил связующим звеном для второго целевого белка, а затем подтвердили свои результаты с помощью компьютерного структурного анализа улучшенных конструкций.

«Одним из наиболее интересных аспектов исследования является то, что этот подход можно широко экстраполировать на другие опухоли», — сказала старший автор-корреспондент Паулина Веласкес, доктор медицинских наук, отделение трансплантации костного мозга и клеточной терапии Сент-Джуда. «Мы сосредоточились на лейкемии, но сочетание биспецифического дизайна CAR с компьютерными прогнозами можно широко экстраполировать на другие опухоли, такие как солидные опухоли и опухоли головного мозга».

Улучшение двойного таргетинга за счет добавления второго небольшого сканера штрих-кода.

АВТОМОБИЛЬ, созданный исследователями, имеет уникальную конструкцию. Это отдельная молекула , включающая в себя участок антитела, связывающий конкретную мишень (его антиген), и один короткий пептид, связывающий отдельную мишень.

«Два разных связывающих домена CAR подобны двум сканерам штрих-кода вместо одного, которые ищут соответствующий штрих-код — целевые белки, связанные с раком», — сказал Веласкес. «Обычно у CAR есть один сканер штрих-кода. Здесь мы разместили два немного разных сканера штрих-кода друг над другом, и если любой из них обнаруживает соответствующий целевой штрих-код, активируется ответ противораковой иммунотерапии».

Два связывающих домена соединены линкером, что позволяет связывать два разных белка, связанных с раком. Это сильно отличается от предыдущих подходов двойного нацеливания в этой области, в которых обычно использовались два полных связывающих сегмента на основе антител.

«Мы продемонстрировали ценность поиска творческих способов реализации нацеливания на два антигена», — сказала первый автор Жаклин Зойн, доктор философии, отделение трансплантации костного мозга и клеточной терапии Сент-Джуда.

«Предыдущие подходы к биспецифическому CAR использовали два одноцепочечных вариабельных фрагмента на основе антител, которые представляют собой физически большие молекулы и могут мешать друг другу, что иногда приводит к плохому или неэффективному связыванию. Вместо этого наш подход добавлял небольшой пептид, позволяющий нашему CAR взаимодействовать любую платформу, чтобы предотвратить побег иммунитета».

CAR с двойной мишенью показали лучшие результаты, чем CAR с одной мишенью, как в экспериментах in vitro, так и in vivo, демонстрируя перспективу улучшения функции CAR Т-клеток.

Распутывание производительности двухцелевых конструкций с помощью искусственного интеллекта

«Мы продемонстрировали принципиальный подход, объясняющий и потенциально расширяющий репертуар проектирования CAR», — сказал соавтор М. Мадан Бабу, доктор философии, FRS, директор Центра передового опыта в области исследований на основе данных в Сент-Джуде и директор Джорджа Дж. Педерсен заведующий кафедрой биологических данных на кафедре структурной биологии. «Но затем возникает проблема. Откуда нам знать, какие линкеры выбрать? Откуда нам знать, какая физическая гибкость необходима?»

Поскольку физическая структура молекулы-мишени и ее линкера, соединяющего два связывающих домена, может вызывать внутренние помехи, предотвращающие связывание с мишенями раковой клетки, определение того, какие типы линкеров были более распространенными неэффективными методами лечения, может привести к улучшению в будущем. Вычислительные прогнозы структуры и сравнение структур с экспериментальными результатами подтвердили группе из Сент-Джуда, что более короткие и гибкие линкеры будут лучше работать в их моделях.

«Если у нас есть жесткий линкер, соединяющий сканеры штрих-кода, он сможет сканировать только ограниченный объем раковой клетки, что делает его менее эффективным в поиске целей», — сказал Бабу. «Мы обнаружили, что когда у вас есть линкер достаточной гибкости и более короткой длины, чтобы он не сворачивался сам в себя, он может сканировать гораздо больший объем и с большей вероятностью найдет целевые белки в раковой клетке. Тогда у вас есть более эффективный метод. пара сканеров штрих-кодов, которые работают вместе».

«Мы — одна из немногих групп в мире, которые используют инструменты прогнозирования структуры на основе искусственного интеллекта для проектирования CAR», — сказал второй автор Калян Иммадисетти из отделения трансплантации костного мозга и клеточной терапии Сент-Джуда. Иммадизетти подтвердил связь между короткими гибкими линкерами и большей противораковой эффективностью путем сравнения структур, смоделированных в 3D. Эта информация подтвердила эффективность CAR в реальных экспериментальных результатах.

«Мы были воодушевлены тем, что структурные предсказания подтвердили наши эксперименты, которые показали нам, что короткий и гибкий линкер будет лучшей конфигурацией», — сказал Зойн. «Пока мы проводили эксперименты, Иммадизетти обнаружил, что структурные компоненты почти точно коррелируют с тем, что мы демонстрировали функционально, даже когда мы переключали один из связывающих доменов таргетного антитела. Теперь мы представили идею о том, что эти инструменты прогнозирования ИИ могут быть распространены на другие АВТОМОБИЛЬНЫЕ конструкции».

«Самое главное, теперь другие могут использовать наш вычислительный подход для проектирования своих автомобилей», — сказал Иммадисетти. «И, надеюсь, это поможет им понять эффективность их технологии CAR и приведет к общему улучшению лечения лейкемии и других злокачественных опухолей».