科學家有望利用大數據分析來預測癌癥患者對免疫療法的反應

如今在大數據時代，癌癥研究人員開始尋找多種新方法來監測癌癥免疫療法的有效性；近日，一項刊登在國際雜志Cancer Immunology Research上的研究報告中，來自約翰霍普金斯大學醫學院的研究人員通過研究開發出了一種利用生物信息學的新方法，該方法或能作為一種新型工具幫助確定患者的免疫系統如何對癌癥免疫療法產生反應，以及如何有效識別機體自身的腫瘤。

研究者Kellie Smith博士表示，我們希望能夠得到足夠的數據，通過利用一種名為MANAFEST的技術來幫助臨床研究人員確定癌癥患者的**治療方案；一旦某個人被診斷為癌癥，我們就希望能利用該技術為其制定**的治療手段，以前研究人員并沒有開發出MANAFEST技術，在過去幾年里，研究人員通過對這項技術進行不斷改善，如今其能夠對多項數據進行分析來幫助有效治療癌癥患者。

突變相關的新生抗原（MANAs，Mutation-associated neoantigens）常常能夠作為抗腫瘤T細胞免疫力的作用靶點，然而目前研究人員希望能夠通過研究闡明T細胞如何識別癌癥患者機體中的MANAs。為了提高生物信息學數據的準確性，科學家們改變了采集培養基的方式，開發出了一種名為FEST分析的新技術（Functional Expansion of Specific T-cells，特殊T細胞的功能性擴展技術）。

研究者表示，這種組合性的信息能被用來開發一種數據庫，幫助研究人員發現哪些類型的免疫療法相關反應與臨床效益直接相關，從而能改善癌癥患者的療法效益；在接受免疫療法的患者機體中的血液、腫瘤和正常組織中，FEST方法能夠專門用來檢測特異性的MANA序列，同時這種技術還能用來預測多種類型癌癥患者對免疫療法所產生的反應。

最后研究者指出，這是他們目前使用的**代FEST技術，后期他們希望能夠收集更多數據建立更大規模的數據庫，幫助監測癌癥患者對疾病所產生的免疫反應的強度。