Il sistema immunitario ha un ruolo fondamentale nel contrastare la crescita tumorale e uccidere le cellule tumorali. Tuttavia, l’attività antitumorale del sistema immunitario è ostacolata da una serie di meccanismi di autodifesa messi in atto dal cancro. Il tumore è in grado di creare un microambiente immunosoppressivo, tramite la secrezione di fattori solubili chiamati citochine e chemochine, in cui le diverse tipologie di cellule immunitarie, tra cui linfociti T, vengono depotenziate e in qualche modo disattivate, promuovendo così la progressione tumorale e quella che viene definita evasione del tumore dalla sorveglianza immunitaria.
Inoltre, le cellule tumorali diminuiscono l’espressione di molecole di presentazione dell’antigene, note come HLA (Human Leucocyte Antigen), che hanno il compito, tra le varie funzioni, di segnalare ai linfociti quali cellule danneggiate, infette o tumorali devono essere eliminate. Tuttavia, quando le HLA risultano difettose, le cellule tumorali diventano invisibili al sistema immunitario, che non le riconosce come bersagli. Di conseguenza, queste cellule riescono a proliferare senza essere attaccate. Questa seconda strategia in particolare, rende difficile per i ricercatori trovare bersagli molecolari che possano essere sfruttati per la messa a punto di strategie di immunoterapia.
Le cose però potrebbero presto cambiare grazie a un nuovo studio da poco pubblicato su Nature Biotechnology dai ricercatori dell’Università di Losanna in Svizzera. Infatti i ricercatori hanno sviluppato una nuova piattaforma proteogenomica chiamata NeoDisc per la ricerca di neoantigeni, con l’obiettivo di migliorare il trattamento immunoterapico per nuovi trattamenti personalizzati.
NeoDisc è un sistema computazionale progettato per integrare dati genomici, trascrittomici e immunopeptidomici, al fine di identificare peptidi antigenici (piccoli frammenti proteici composti da poche decine amminoacidi), presentati esclusivamente dalle cellule tumorali, combinando strumenti di analisi disponibili pubblicamente e software sviluppati internamente per prevedere e prioritizzare antigeni specifici del tumore, inclusi neoantigeni, antigeni virali e antigeni derivati da trascritti non canonici.
La piattaforma utilizza dati di sequenziamento dell’esoma completo, ovvero di quella porzione tradotta del genoma e del genoma completo per identificare varianti somatiche e copiare le alterazioni del numero di copie genetiche, nonché dati di RNAseq per valutare l’espressione dei geni e dei trascritti. Inoltre, NeoDisc impiega strumenti per la tipizzazione HLA e l’analisi dei difetti nel meccanismo di presentazione degli antigeni (APPM), utilizzando metodi basati su regole e modelli di machine learning per la previsione dei peptidi antigenici. In aggiunta è anche in grado di integrare dati provenienti da più campioni dello stesso paziente per valutare l’evoluzione tumorale nel tempo e la sua l’eterogeneità.
Di solito tumori con un alto carico mutazionale rispondono meglio alle immunoterapie, in quanto presentano un numero maggiore di neoantigeni che possono essere riconosciuti e sfruttati come target terapeutico. Tuttavia, la selezione di antigeni immunogenici tra molte varianti può essere complessa, poiché non tutti saranno rilevanti o sfruttabili come target. Per affrontare questa sfida, NeoDisc tramite apprendimento automatico è stato addestrato su grandi dataset, come la grande coorte del National Cancer Institute, per migliorare l’identificazione di neoantigeni HLA-I e HLA-II. Ad esempio, i ricercatori hanno osservato in un caso di adenocarcinoma cervicale (CESC-1), come NeoDisc abbia selezionato 66 peptidi HLA-I, 11 dei quali sono risultati immunogenici, quindi che erano in grado di attivare il sistema immunitario, confermando l’efficacia della piattaforma nell’identificazione e prioritizzazione degli antigeni.
Mentre, nei casi di biopsie con basso contenuto tumorale o basso carico mutazionale, NeoDisc implementa due modalità operative aggiuntive: una modalità “sensibile”, che considera tutte le varianti genomiche identificate da più algoritmi, e una modalità “pannello” che utilizza mutazioni diagnostiche specifiche per progettare vaccini anche in assenza di biopsie dedicate. Nel caso di un paziente con carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC), la modalità sensibile ha rilevato più mutazioni espresse rispetto alla modalità standard. Questo aspetto è fondamentale, poiché dato che non sempre è possibile avere accesso a quantità di tessuto sufficiente per fare una tipizzazione adeguata, questo nuovo approccio consentirà di studiare terapie personalizzate anche per quei pazienti che presentano tumori difficili da trattare.
Al contrario, per tumori estremamente eterogenei NeoDisc è riuscito a fornire una comprensione approfondita della loro eterogeneità, integrando dati provenienti da più lesioni tumorali. Questa capacità è particolarmente utile per comprendere l’evoluzione del tumore e la variabilità nella presentazione degli antigeni. In un caso di melanoma metastatico (MEL-4), ad esempio, NeoDisc ha analizzato due metastasi rimosse chirurgicamente lo stesso giorno da due regioni diverse (gastrointestinale e pelvica). L’analisi ha evidenziato la perdita di eterozigosità del gene B2M in tutte le metastasi, che invece era presente sul tumore primario, influenzando negativamente la capacità del tumore di presentare antigeni attraverso HLA-I.
Sono stati inoltre analizzate lesioni tumorali indotte da virus tra cui tumori associati al virus del Papilloma umano (HPV) e il virus Epstein-Barr (EBV). In un paziente con adenocarcinoma cervicale (CESC), NeoDisc ha rilevato un’infezione da HPV18 tramite RNAseq, identificando 1.542 peptidi antigenici HLA-I derivati dall’oncoproteina E6, altamente espressa e tra questi, un peptide virale è risultato immunogenico e ha indotto una risposta spontanea dei linfociti T CD8+, confermando che i peptidi virali sono bersagli immunitari efficaci nei tumori da infezioni virali. Inoltre, in un paziente con carcinoma nasofaringeo (NPC), NeoDisc ha rilevato infezioni da EBV in tutti i campioni tumorali, identificando antigeni virali specifici virali. Tra 108 peptidi testati, 34 hanno indotto risposte immunitarie nei linfociti T CD8+ e CD4+, dimostrando il potenziale degli antigeni virali come bersagli terapeutici.
Tuttavia, gli autori sottolineano che, nonostante l’approccio integrato di NeoDisc, in presenza di biopsie con basso contenuto tumorale o basso carico mutazionale, può essere generato un numero insufficiente di mutazioni espresse rilevabili, riducendo l’efficacia del design dei vaccini. Inoltre, l’utilizzo della modalità sensibile, che include tutte le mutazioni, può comportare una diminuzione della specificità.
Questo studio rappresenta un significativo passo in avanti poiché NeoDisc integra per la prima volta dati immunopeptidomici direttamente nel processo di scoperta degli antigeni, permettendo un’identificazione più precisa di antigeni potenzialmente rilevanti per l’immunoterapia. Questa innovazione è cruciale per lo sviluppo di vaccini contro il cancro e altre terapie basate sui linfociti T, consentendo di mirare con precisione antigeni derivati da tumori altamente mutati o da infezioni virali.
di Valentino Ribecco
Source: Nature Biotechnology
