Открытие ученых: микробиом улучшает эффективность иммунотерапии редких видов рака

Новое исследование, проведенное учеными из Института Скриппса, Оливии Ньютон-Джон Института исследований рака в Австралии и их коллегами, открывает потенциал микробиома в усилении эффективности иммунотерапии при лечении различных редких видов рака, включая гинекологические, желчных путей и меланому. Результаты исследования демонстрируют важность определенных штаммов бактерий, связанных с положительной реакцией на комбинированную иммунотерапию.

Иммунотерапия — это вид лечения, активирующий иммунную систему организма для борьбы с раковыми клетками. Хотя она может быть чрезвычайно эффективной, ее действие ограничено лишь определенным процентом пациентов, страдающих широким спектром онкологических заболеваний. Иммунотерапия также может вызвать множество побочных эффектов. Следовательно, возможность предсказать, кто наиболее вероятно отреагирует на лечение, имеет решающее значение для предотвращения ненужных медицинских рисков для пациентов.

В исследовании использовались образцы, собранные в ходе крупного многоцентрового клинического испытания в Австралии, где комбинированная иммунотерапия показала эффективность у 25% людей с различными видами продвинутого редкого рака. Испытание сосредоточилось на комбинированной иммунотерапии с использованием ингибиторов иммунных контрольных точек. Эти противораковые агенты блокируют белки контрольных точек иммунной системы организма, позволяя иммунным клеткам уничтожать раковые клетки. В данном случае иммунотерапия блокировала контрольные точки PD-1 и CTLA-4.

Путем глубокого метагеномного секвенирования образцов стула пациентов клинического испытания ученые смогли картографировать все организмы в микробиоме участников до уровня штаммов. Они обнаружили несколько штаммов бактерий у тех, кто хорошо отреагировал на лечение, многие из которых ранее не культивировались. Это позволило им идентифицировать подпись микробиома, обнаруженную у пациентов, хорошо отреагировавших на лечение.

Кроме того, команда использовала эту подпись для обучения модели машинного обучения, способной предсказывать, кто из пациентов получит пользу от комбинированной иммунотерапии. Проведенный мета-анализ предыдущих исследований показал, что их подпись может быть применена к различным видам рака, таким как меланома; и в разных странах, чтобы предсказать лиц, чей рак, вероятно, отреагирует на комбинированную иммунотерапию.

Однако, когда модель применялась к пациентам, получавшим только один из препаратов иммунотерапии, направленный на рецептор иммунной контрольной точки PD-1, модель машинного обучения не смогла идентифицировать тех, кто отреагирует на лечение. Это предполагает, что связь между кишечной микрофлорой и ответом на лечение специфична для конкретных комбинаций терапии.

Исследователи, таким образом, предполагают, что будущая разработка диагностических тестов или терапевтических средств, основанных на кишечном микробиоме, должна быть адаптирована к режиму иммунотерапии, независимо от типа рака. Этот шаг к персонализированной медицине может помочь расширить лечение рака на большее количество людей и сопоставить индивидов с терапиями, от которых они получат наибольшую пользу.