Peneliti di Johns Hopkins University mengembangkan model komputer sederhana untuk mendeteksi sel T tumor aktif yang diaktifkan oleh imunoterapi. Model ini menggunakan tiga gen dan bertujuan untuk menciptakan tes untuk memprediksi respons pasien terhadap terapi kanker. Penemuan ini dapat membantu mengidentifikasi biomarker yang lebih baik.
Peneliti di Johns Hopkins University School of Medicine telah mengembangkan model komputer sederhana untuk mendeteksi sel T tumor yang aktif, yang diaktifkan oleh imunoterapi inhibitor checkpoint. Model ini memanfaatkan informasi dari tiga gen (CXCL13, ENTPD1, dan IL7R) untuk mengidentifikasi sel T aktif. Tim ini berupaya mengembangkan tes untuk mengidentifikasi sel yang merespons terapi pada pasien kanker yang menjalani imunoterapi.
Kellie Smith, penulis utama studi dan profesor asosiasi onkologi di Johns Hopkins, menyatakan, “Kami telah mengembangkan cara untuk mengidentifikasi sel yang langsung ditargetkan oleh inhibitor checkpoint imun, dan jika kami dapat mengidentifikasinya, kami dapat mempelajarinya.” Penelitian ini bertujuan untuk menemukan biomarker yang lebih baik dan sasaran kombinasi imunoterapi yang lebih efektif.
Hingga Januari 2025, FDA telah menyetujui 12 inhibitor checkpoint imun untuk mengobati berbagai kanker, di mana sembilan di antaranya adalah inhibitor PD-1 atau PD-L1. Meskipun obat ini efektif, tingkat respons dapat serendah 20%, berbeda antara obat, jenis kanker, dan populasi. Penting untuk memiliki tes akurat yang dapat mengidentifikasi biomarker yang mengindikasikan respons positif atau negatif terhadap terapi.
Smith dan rekan-rekannya sebelumnya menemukan profil ekspresi gen spesifik di sel T aktivasi dari pasien kanker paru-paru. Dalam studi terbaru yang diterbitkan di Nature Communications, mereka mengembangkan model berbasis komputer yang disebut MANAscore, yang mempermudah identifikasi sel target perilaku imunoterapi tanpa melalui proses yang panjang dan mahal.
Imunoterapi, khususnya penggunaan inhibitor checkpoint imun, telah terbukti sebagai pendekatan yang menjanjikan dalam pengobatan kanker. Meskipun efektif untuk beberapa pasien, tidak semua orang merespons dengan baik. Peneliti berupaya memahami faktor-faktor yang mempengaruhi respons ini, serta mengembangkan metode untuk memprediksi respons pasien terhadap imunoterapi, sehingga terapi bisa lebih personal dan efektif.
Studi oleh Johns Hopkins University membuka jalan baru dalam deteksi sel T aktif yang diperkuat oleh imunoterapi. Dengan menggunakan model yang lebih sederhana, peneliti bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi pasien yang akan mendapat manfaat dari terapi ini. Penelitian ini menunjukkan potensi besar untuk menghasilkan biomarker yang lebih baik dan sasaran baru untuk kombinasi imunoterapi, meningkatkan hasil klinis bagi pasien kanker.
Sumber Asli: www.insideprecisionmedicine.com
