Een internationaal team van onderzoekers heeft een innovatieve analysetechnologie ontwikkeld die de communicatie tussen immuuncellen in kaart brengt. Deze innovatie maakt het mogelijk om de effectiviteit van immuuntherapieën beter te voorspellen en het opent de deur naar meer gepersonaliseerde behandelstrategieën voor onder andere kanker en auto-immuunziekten.
De technologie werd ontwikkeld door onderzoekers van onder meer het Berlin Institute of Health at Charité (BIH), het Max Delbrück Center, het Duitse Kankeronderzoekscentrum (DKFZ), HI-STEM en Queen Mary University of London. De resultaten zijn gepubliceerd in Nature Methods.
Fijnmazig communicatienetwerk
Het immuunsysteem functioneert via een fijnmazig communicatienetwerk tussen verschillende celtypen. Verstoringen in deze communicatie kunnen leiden tot ziekte, terwijl kankercellen juist gebruikmaken van die verstoringen om detectie en vernietiging te ontlopen. Moderne immuuntherapieën proberen die communicatie te herstellen, maar niet alle patiënten reageren hierop even goed. “We missen momenteel betrouwbare methoden om vooraf te bepalen wie baat heeft bij welke immuuntherapie,” stelt PD Dr. Dr. Daniel Hübschmann, een van de onderzoeksleiders.
Met de nieuwe technologie kunnen wetenschappers nu miljoenen interacties tussen immuuncellen gelijktijdig analyseren. De technologie is niet alleen in staat de immuuncellen op hoge resolutie te analyseren, maar is ook kostenefficiënt en toepasbaar in zowel onderzoekssettings als klinische omgevingen. Deze aanpak maakt het mogelijk om de dynamiek van celcommunicatie tijdens therapie real-time te volgen.
Dynamische ‘immuunkaarten’
De onderzoekers ontwikkelden dynamische ‘immuunkaarten’ die laten zien hoe immuuncellen in verschillende weefsels samenwerken bij infecties, auto-immuunziekten en kanker. Deze kaarten helpen artsen en onderzoekers om beter te begrijpen waarom bepaalde therapieën wel of niet werken bij specifieke patiëntgroepen. “Met deze technologie kunnen we in de toekomst behandelbeslissingen veel gerichter maken. Hierdoor kunnen we immuuntherapieën te personaliseren op basis van individuele celcommunicatieprofielen”, aldus prof. Simon Haas, co-leider van het project.
De technologie is het resultaat van nauwe samenwerking tussen experts uit geneeskunde, informatica en biowetenschappen. Het team werkt inmiddels met klinische partners aan toepassingen in de praktijk, zoals het voorspellen van behandeluitkomsten en het optimaliseren van therapie bij kanker. De technologie kan een belangrijke bijdrage leveren aan de verdere personalisering van oncologische zorg en immuuninterventies.
Ontwikkeling immuuntherapie
Er wordt wereldwijd veel onderzoek gedaan naar de potentie en het personaliseren van immuuntherapie. Daarbij wordt ook gebruik gemaakt van machnine learning en AI. Zo slaagden Spaanse onderzoekers, verbonden aan het Hospital del Mar en de Universiteit Pompeu Fabra, er enkele maanden geleden in om met behulp van machine learning de respons op immuuntherapie bij gevorderde blaaskankerpatiënten in kaart te brengen. Het ML-algoritme identificeerde dat het zeldzame neuronaal subtype van blaaskanker het beste reageert op immuuntherapie. Een ontwikkeling die de weg opent naar nog betere en effctievere vormen van gepersonaliseerde immuuntherapie.
Begin dit jaar ontwikkelde het Memorial Sloan Kettering Cancer Center en Mount Sinai een AI-model, SCORPIO genaamd. Daarmee kan de respons op immuuntherapie met checkpointremmers met hogere nauwkeurigheid dan de momenteel gebruikte biomarkers worden voorspeld.
