美國研究所發布演算法大賽 尋找可做癌症疫苗的蛋白突變

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選文/校對 | Aileen 翻譯 | 姜范波

如何刺激免疫系統對腫瘤產生反應，是個神秘莫測的事。

激發T細胞（右邊）攻擊癌症細胞（左邊）是癌症疫苗研究的核心。

預測性演算法能否成為癌症疫苗研製的關鍵？兩個美國的非盈利組織計劃通過一組計算機程序的對抗賽，從一個病人的腫瘤DNA中預測出個體化疫苗的最佳候選者。

位於舊金山的派克腫瘤免疫治療研究所（TheParker Institute for Cancer Immunotherapy）和紐約市癌症研究所（Cancer Research Institute ofNew York City）12月1日宣布了上述的演算法大賽。這是一個耗資數百萬美元的聯合項目中的一部分，該項目旨在解決尚不成熟的腫瘤免疫治療（http://www.nature.com/news/cancer-treatment-the-killer-within-1.14955）的主要難題：在腫瘤患者的數百個癌性突變中，哪些可以吹響免疫系統攻擊腫瘤細胞的集結號？

如果成功，它可以推動個體化癌症疫苗的開發。這些變異的蛋白質片段，激發機體針對它們的自然免疫反應。因為這些突變僅存在於癌症細胞中，在正常細胞中沒有，人們希望這可以提供一種無毒的方法來攻擊腫瘤。

這個思路受到追捧。2014年，新聞報道，含有這類突變蛋白的疫苗消滅了老鼠體內的腫瘤，由此掀起了探索該方法是否能適用於人類的熱潮。一波生物技術公司應運而生，學術界的實驗室也紛紛進行臨床實驗。

然而直到現在，仍然面臨一個挑戰。要成為一個好的候選疫苗，癌症突變蛋白必須能被免疫系統的士兵T細胞識別。為了達到這個目的，腫瘤細胞必須先被分解成片段，然後這些片段結合到特殊的蛋白質上，運輸到細胞表面，展示給經過的T細胞。

而疫苗研發人員必須解決的一個關鍵技巧是，通過腫瘤的DNA來預測哪些突變是靶標。康乃狄克大學法明頓醫學院的免疫學家PramodSrivastava 說：「我們可以通過測序找出突變，但是無法知道這成百上千的突變中哪些是真正能夠保護人們，抑制癌細胞生長的。」

方法之一是用演算法預測突變蛋白的哪些部分可以被T細胞識別。通過分析哪些蛋白被裂解、哪些裂解後的蛋白被呈遞分子送到細胞表面，人們可以找到答案。

但是每個實驗室都有自己的「秘方」，聖路易斯華盛頓大學的癌症免疫學家RobertSchreiber如此說。並且，大多數的「秘方」預測性都不強。來自新澤西州普林斯頓的生物技術公司Advaxis的首席科學家RobertPetit估計，演算法的準確性可能低於40%。

為了解決這個問題，派克研究所和癌症研究所啟動了他們的挑戰。他們組織了30多家使用演算法的實驗室，對同樣的DNA和RNA應用各自的秘方。測序序列來自像黑色素瘤和肺癌這樣的腫瘤組織，它們通常都擁有非常多的突變（見突變地圖：http://www.nature.com/news/algorithms-compete-to-predict-recipe-for-cancer-vaccine-1.21152），因此也為疫苗提供了足夠多的可能。

另外數十個實驗室檢測腫瘤組織中的T細胞是否識別了這些片段，並被它們所活化——這是一個好的靶標標誌。聯盟不會公開贏家名單，而是希望利用最準確的演算法為臨床試驗設計疫苗。

因此演算法為這個複雜的問題提供了一個快捷的答案——如果個體化疫苗要大規模使用，這將是關鍵的一步。Srivastavabia表示，但是說到底，改進演算法最好的方法是從動物實驗中收集更多的數據，找到T細胞如何天然應對突變。他的實驗室以及其他的實驗室正在製備數百個推斷性的個體化腫瘤疫苗，用在老鼠身上，以檢測它們對癌症的治療作用。

約翰霍普金斯大學的癌症免疫學家Drew Pardoll擔心，演算法可能完全無法包含影響T細胞反應的某些因素。比如，如果在腫瘤發展早期產生的突變被免疫系統視為「正常」，則不那麼合適作疫苗。Pardoll辯稱，這個領域需要更快、更簡便和更精確的實驗室檢測方法來確定哪些突變能夠最好的激發T細胞反應。「關於做出最完美的預測的規則，我們知道的還不夠多。」他說，「演算法可以無限期地做下去，但是你並不知道是否在改進。」

既然沒有一個快速的實驗室檢測方法，公司仍然需要演算法。劍橋NeonTherapeutics 公司的首席商務官RobertAng則認為，「儘管演算法不完美，已經有證據表明，這個方法事有用的。改進演算法很有意義。

文章來源：http://www.nature.com/news/algorithms-compete-to-predict-recipe-for-cancer-vaccine-1.21152

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