Tahmini algoritmalar başarılı bir kanser aşısı yaratmanın anahtarı olabilir mi? İki ABD kar amacı gütmeyen kuruluş, bir hastanın tümör DNA’sından bireyselleştirilmiş bir aşı için bir adayı en iyi tahmin edebileceklerini görmek amacıyla birbirlerine karşı yarışarak, bir dizi bilgisayar programı bulmayı planlıyor.
Parker Kanser İmmünoterapi Enstitüsü, California, San Francisco ve New York’un Kanser Araştırma Enstitüsü, 1 Aralık’ta algoritmik savaş ilan etti. Bu, kanser immünoterapisinin alanındaki büyük bir bulmacayı çözmek için gerçekleştirilen bir multi-milyon dolarlık ortak projenin bir parçası oldu.
Çaba başarılı olursa, bu mutasyona uğramış proteinlerin parçalarını kullanan kişiselleştirilmiş kanser aşılarının vücudun doğal bağışıklık tepkilerini onlara saldırmak için teşvik edebilir. Bu mutasyonlar kanser hücrelerinde bulunduğu ve sağlıklı kişilerde bulunmadığından, umutları tümörle savaşmak için toksik olmayan bir yol sağlayacağıdır.
Bu fikir beraberinde rekabet getirdi. 2014 yılında, bu tür mutasyona uğrayan proteinleri içeren aşıların, farelerde denenmesi ile bu yaklaşımın insanda işe yarayıp yaramayacağını bulmak için çalışmalar başlayacağı bildirilmişti. Konseptin etrafında bir nesil biyoteknoloji şirketleri kuruldu ve akademik laboratuvarlar tarafından yürütülen klinik çalışmalar devam ediyor.
Yine de bir meydan okuma devam ediyor. Bir aşı için iyi bir aday olmak amacıyla mutasyona uğramış bir kanser proteini, bağışıklık sisteminin askerleri olan T hücrelerinden görünür olmalıdır. Ve bunun olması için, tümör hücreleri proteini parçalara çiğnemelidir. Bu fragmanlar daha sonra, hücrenin yüzeyine gönderilerek, T hücrelerine geçmek üzere gönderilen özel proteinlere bağlanmalıdır.
Araştırmacıların ustalaştırması gereken numara, hangi mutasyonları tahmin etmek için bir tümör DNA’sını kullanıyor olmasıdır. Pramod Srivastava “Sıralamayı yapabilir ve mutasyonları öğrenebiliriz, ancak bu onlardan hangilerinin yüzlerce veya binlerce mutasyonun insanları aslında kanserlerin büyümesinden koruyacağını bilmek çok zor” dedi.
Bir yaklaşım, mutasyona uğramış bir proteinin hangi bitlerinin bir T hücresi tarafından görülebileceğini tahmin etmek için algoritmalar kullanmaktır. Bu, örneğin, proteinlerin parçalanabileceğini ve ortaya çıkan fragmanların hangisi onları sergileyen moleküllere sıkıca bağlanacağını analiz ederek işe yarıyor. Ancak, algoritmaların tipik olarak %40’ın altında doğru olduğunu tahmin etmekteler.
Sorunu çözmek için Parker Enstitüsü ve Kanser Araştırma Enstitüsü meydan okumalarını başlattı. Gizli sostalarını aynı DNA ve RNA dizilerine uygulamak için bu tür algoritmaları kullanan 30 laboratuvar için ayarlamalar yaptılar. Diziler, melanom ve akciğer kanseri gibi birçok yüzlerce mutasyona sahip olma eğiliminde olan ve bu nedenle bir aşı için geniş imkanlar sağlayabilecek kanserlerden gelecektir.