Vacunas tumorales para tumores sólidos

El glioma es el tumor intracraneal maligno primario más común, caracterizado por opciones de tratamiento clínico limitadas y un pronóstico extremadamente desfavorable. Existe una necesidad urgente de desarrollo de nuevas tecnologías y práctica clínica. Con el avance de la inmunoterapia, las vacunas terapéuticas contra tumores se han convertido en un tema candente en el campo de la inmunoterapia de tumores sólidos. Varios ensayos clínicos han confirmado que las vacunas contra tumores pueden mejorar el pronóstico de los pacientes con glioma. Las vacunas son la primera tecnología de tratamiento sistémico en casi 30 años que puede extender simultáneamente la supervivencia general de pacientes con glioblastoma recién diagnosticado y glioblastoma recurrente en ensayos clínicos de fase III. Este nuevo enfoque tiene un valor clínico significativo y brinda esperanza a un gran número de pacientes. Nuestro equipo desarrolló previamente una vacuna de células dendríticas (DC) para el glioma, y ​​el ensayo clínico de fase II ha demostrado que puede ampliar el pronóstico de los pacientes con glioma. Sin embargo, varios pacientes se benefician menos de la terapia con vacunas. Por lo tanto, la identificación de los mecanismos moleculares que hacen que los pacientes no respondan al tratamiento con vacunas es fundamental para mejorar la eficacia de la vacuna. Este proyecto tiene como objetivo recolectar varios tipos de muestras clínicas de pacientes, incluidos pacientes con glioma que reciben tratamiento con vacuna contra tumores, pacientes con glioma que reciben tratamiento clínico convencional sin vacuna contra tumores y pacientes sin tumores (accidente cerebrovascular hemorrágico, accidente cerebrovascular isquémico y lesión cerebral traumática). Se utilizarán técnicas de secuenciación de alto rendimiento para establecer una base de datos de microambiente inmunológico, seguidas de análisis bioinformáticos y experimentos de biología molecular para descubrir los mecanismos moleculares que influyen en la eficacia de la vacuna. Se emplearán tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje profundo para extraer información relacionada con mecanismos moleculares a partir de imágenes de radiología e imágenes de patología. En última instancia, el proyecto busca establecer un modelo integrado de diagnóstico y tratamiento que combine datos de imágenes, patología y ómicas para avanzar en la aplicación clínica de las vacunas.