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尽管几十年来免疫疗法在癌症治疗中取得了一定的成功，但仅有不到10%至20%的癌症病例表现出了对免疫检查点阻滞的持久性反应，为了提高免疫疗法的治疗效率，抑制多种免疫逃逸机制的联合疗法越来越受到科学家们的关注。近日，一篇发表在国际杂志Cell上题为“Pan-Cancer Proteogenomics Characterization of Tumor Immunity”的研究报告中，来自临床蛋白质组学肿瘤分析联盟的科学家们通过研究揭示了对癌症中免疫反应的深入了解，这标志着这一研究领域的向前迈出了重要的一步。
利用来自10种不同癌症中1000多份肿瘤样本的数据，研究人员***整合了DNA、RNA和蛋白质组，并揭示了肿瘤中免疫细胞之间的复杂相互作用。研究者Pei Wang说道，我们的目标是改进对肿瘤中免疫反应的功能损伤背后机制的理解，通过仔细分析肿瘤组织中的基因和蛋白质的特性，我们就发现了免疫激活和抑制的多种模式。文章中，研究人员揭示了这些不同的免疫亚型，旨在帮助临床研究人员识别出能对免疫疗法反应更好的患者群体，而揭示每种亚型的特定通路和细胞开关也有望激发新的和创新性的方法来帮助开发新型癌症疗法。
科学家成功描述人类癌症的免疫景观蓝图
图片来源：Cell (2024). DOI:10.1016/j.cell.2024.01.027
研究者认为，每种类型的免疫反应都与基因功能的改变有关，比如基因是如何被修饰的，它们是如何发送信息的以及如何产生蛋白质的，通过提供对癌症中免疫反应的***分子指纹，这项研究或有望促进科学家们进一步开发新型免疫疗法策略。一个关键的研究发现就是，在通过先进的统计模型确定的7种亚型中，有5种亚型包括来自10种不同类型的肿瘤，这就表明这些肿瘤之间或许存在共同的免疫反应。研究者Wang表示，当我们看到相同的免疫组中不同癌症的细胞行为方式存在的共同免疫反应和相似模式时，其或许就暗示着，增强免疫系统功能的特定疗法可能对多种癌症类型都有效。
这项研究的一个新的方面来源于对1000多种肿瘤所产生的深度磷酸化蛋白质组数据，这些数据就能促使研究人员观察这些蛋白质被修饰的分子机制。通过对1000多个泛癌症肿瘤的磷酸化蛋白质组学研究，研究人员就能发现一组关键的新型药物靶点。通过利用小分子或其它方法来靶向作用选定的激酶，研究人员就能将对免疫疗法没有反应的肿瘤转化成为对免疫疗法能产生更好反应的肿瘤。作为研究的一部分，一种用于数字病理图像的机器学习工具也能证明不同类型免疫反应与某些免疫细胞存在之间的关联，从而就会增强对肿瘤内部和周围环境特性的理解。
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