Противоопухолевые вакцины против солидных опухолей

Глиома — наиболее распространенная первичная злокачественная внутричерепная опухоль, характеризующаяся ограниченными возможностями клинического лечения и крайне плохим прогнозом. Существует острая необходимость в развитии новых технологий и клинической практики. С развитием иммунотерапии противоопухолевые вакцины стали горячей темой в области иммунотерапии солидных опухолей. Несколько клинических испытаний подтвердили, что противоопухолевые вакцины могут улучшить прогноз пациентов с глиомой. Вакцины являются первой технологией системного лечения за почти 30 лет, которая может одновременно увеличить общую выживаемость пациентов с впервые диагностированной глиобластомой и рецидивирующей глиобластомой в клинических исследованиях фазы III. Этот новый подход имеет значительную клиническую ценность и дает надежду большому числу пациентов. Наша команда ранее разработала вакцину на основе дендритных клеток (ДК) для лечения глиомы, и клинические испытания фазы II продемонстрировали, что она может улучшить прогноз для пациентов с глиомой. Однако некоторым пациентам вакцинация приносит меньшую пользу. Поэтому выявление молекулярных механизмов, которые делают пациентов невосприимчивыми к лечению вакцинами, имеет решающее значение для повышения эффективности вакцин. Целью этого проекта является сбор различных типов клинических образцов от пациентов, в том числе от пациентов с глиомой, получающих лечение противоопухолевой вакциной, пациентов с глиомой, получающих обычное клиническое лечение без противоопухолевой вакцины, и пациентов без опухолей (геморрагический инсульт, ишемический инсульт и черепно-мозговая травма). Для создания базы данных иммунной микросреды будут использоваться методы высокопроизводительного секвенирования, после чего последуют биоинформатический анализ и эксперименты по молекулярной биологии для выявления молекулярных механизмов, влияющих на эффективность вакцин. Технологии искусственного интеллекта и глубокого обучения будут использоваться для извлечения информации, связанной с молекулярными механизмами, из радиологических изображений и изображений патологии. В конечном итоге проект направлен на создание интегрированной модели диагностики и лечения, которая сочетает в себе данные визуализации, патологии и омики для продвижения клинического применения вакцин.