Un estudio realizado por el Instituto de Investigación del Sida IrsiCaixa y el Barcelona Supercomputing Center (BSC) ha desarrollado un sistema de vacunación contra el cáncer que reduce la progresión del melanoma en estudios preclínicos.
La investigación, publicada en la revista Journal of Traslational Medicine, presenta un nuevo algoritmo que mejora la precisión a la hora de escoger neoantígenos, unas moléculas que permiten inducir respuestas inmunitarias efectivas contra el cáncer, para elaborar vacunas, ha informado en un comunicado conjunto de IrsiCaixa y BSC.
Los investigadores han administrado a modelos preclínicos del melanoma vacunas elaboradas a partir de este algoritmo y ha observado una ralentización del crecimiento tumoral, así como una mejora de la supervivencia y confían en que la vacunación con Partículas Similares a Virus (VLP) puede ser una “candidata prometedora” para una futura inmunoterapia personalizada.
El equipo científico ha empleado vacunas basadas en VLP, tal y como ha explicado la investigadora principal, Núria de la Iglesia: “Estas partículas similares a virus se pueden modificar ‘a la carta’ y nos permiten introducir diferentes combinaciones de neoantígenos, pudiendo llegar a la personalización de estas vacunas”.
Las VLP, en comparación con otras tecnologías utilizadas a la hora de diseñar vacunas, presentan varias ventajas: en primer lugar, son seguras, ya que no se pueden replicar en el organismo; en segundo lugar, inducen una respuesta inmunitaria rápida y potente gracias a que se asemejan en tamaño y estructura a los virus; y, en tercer y último lugar, aparte de los antígenos de interés, las VLP se pueden cargar con inmunomoduladores y, por tanto, favorecer la inducción de una respuesta inmunitaria más efectiva.
“La ventaja de utilizar VLP en comparación con otras tecnologías es que en cada partícula podemos añadir alrededor de 15 neoantígenos distintos y, cada uno de ellos, repetido en 2500 copias aproximadamente. Esto favorece que el organismo pueda producir una amplia respuesta inmunitaria contra el tumor”, ha añadido Julià Blanco, co-líder del estudio e investigador principal de IrsiCaixa.
El cuerpo humano tiene la capacidad de detectar la presencia de cuerpos extraños, ya vengan de fuera (como virus o bacterias) o de dentro (como las células cancerígenas). Para ello, utiliza unas moléculas llamadas MHC I, que constantemente enseñan fragmentos de proteínas a las células T del sistema inmunitario. Si las proteínas que presenta MHC-I pertenecen a células sanas del organismo, el cuerpo permanece normal. Si, por el contrario, proceden de células cancerígenas, como es el caso de los neoantígenos, las células T activan una respuesta inmunitaria contra ellas, generando un efecto antitumoral.
“Cuando el cuerpo localiza una molécula ajena, nuestras defensas activan todas las alarmas de emergencia. El objetivo de nuestro estudio es encontrar el neoantígeno más inmunogénico, es decir, el que desencadene una respuesta inmunitaria más potente”, detalla Carmen Aguilar, co-líder del estudio e investigadora senior de IrsiCaixa. Para conseguirlo, es necesario encontrar los neoantígenos que tengan más afinidad por MHC-I, y cuya estructura permita la unión con MHC-I y promueva la estimulación de la célula T. Esto permitirá que el neoantígeno se una al MHC-I con facilidad y que las células T lo detecten para desencadenar una buena respuesta inmunitaria.
“Los algoritmos informáticos actuales están centrados en bases de datos experimentales de afinidad, de muy baja precisión. Ante esto, nos planteamos desarrollar un nuevo algoritmo: el Neoantigen Optimization AlgoritHm (NOAH)”, explica Victor Guallar, co-líder del estudio e investigador del BSC. “Con NOAH hemos añadido un factor adicional basado en la estructura del complejo MHC-neoantígeno y en los factores elementales que favorecen esta interacción, resultando en una predicción más cuidadosa”, añade.
