ブライトパス・バイオ(株)【4594】の掲示板 2022/02/06〜2022/02/14

いい論文にとおってますね。cancerscience IF7くらいですね

内容が良い。
第4の癌治療方法(外科、化学療法、放射線)の免疫療法
流行りの人工知能などを使い、がんの元となる物を特定しがんワクチンを使ってがんを防ぐてな感じかと思います。

しかもこの論文にブライトパス職員5人ほどはいってますね。

キイトルーダとの併用治験の兼ね合いもあり、特許の件もありガチできそう

時価総額50億？w



概要

免疫療法は、現在、がん治療における第4の治療法として認識されている。CTLは、ヒト白血球抗原（HLA）クラスI分子と腫瘍抗原由来のペプチドとの複合体を介してがん細胞を検出し、抗原特異的ながん拒絶反応を引き起こすことができる。このペプチドは、機械学習ベースのアルゴリズムを用いて、インシリコで予測することができる。がん細胞の体細胞変異に由来するネオアンチゲンは、腫瘍特異性と免疫原性が高いため、免疫療法のターゲットとして期待されています。ここでは、当社のパイプラインを用いて、肝細胞癌または大腸癌の転移を有する患者46名の腫瘍組織から、予測性の高い「SCORE」を持つ278のネオエピトープを選択しました。HLA-A2、A24、B35、B07トランスジェニックマウスを用いたin vivoワクチン接種により、ELISpot assay、in vitroおよびin vivo killing assayを用いてペプチドの免疫原性と特異性を検証した。予測アルゴリズムの能力を統計的に評価し，我々のパイプラインがネオペプチドを予測できることを実証した（曲線下面積 = 0.687, p < 0.0001）。また、予測されたネオエピトープを含む長いペプチドがCTLを誘導する可能性を分析しました。その結果、我々のアルゴリズムで予測された短いペプチドは、長いペプチドの切断産物として腫瘍細胞に内在している可能性があることが示されました。このように、HLAトランスジェニックマウスを用いて、我々の予測ツールの精度と特異性がin vivoで向上する可能性を経験的に示しました。これらのデータは、インシリコ予測技術を向上させるためのアルゴリズムのフィードバックに役立ち、研究者が個別化免疫療法に用いるペプチドを予測できるようになる可能性があります。