Predicción de la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer a partir de microbiomas intestinales mediante modelos de aprendizaje automático

Un nuevo trabajo de investigación fue publicado en Oncotarget el 19 de julio de 2022, titulado «Predicción de la respuesta de inmunoterapia contra el cáncer a partir de microbiomas intestinales mediante modelos de aprendizaje automático».

La inmunoterapia contra el cáncer ha mejorado significativamente la supervivencia de los pacientes. Sin embargo, la mitad de los pacientes no responde a la inmunoterapia. Los microbiomas intestinales se han relacionado con la capacidad de respuesta clínica de los pacientes con melanoma que reciben inmunoterapias; sin embargo, diferentes taxones se han asociado con el estado de respuesta con taxones implicados inconsistentes entre estudios.

En este nuevo estudio, realizado por Hai Liang y colegas de la Biblioteca de los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto Nacional del Cáncer, el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano, la Universidad de West Virginia, Zimmerman Associates Inc. y la Universidad de Pittsburgh, los investigadores utilizaron un enfoque agnóstico del tumor. para encontrar características comunes de microbioma intestinal de respuesta entre pacientes de inmunoterapia con diferentes cánceres en etapa avanzada.

El equipo de investigación explica: «Usando el conjunto de datos combinado, entrenamos y validamos modelos con algoritmos de aprendizaje automático para predecir las respuestas clínicas de los pacientes, seguido de una validación de plataforma de secuenciación cruzada utilizando datos de secuenciación metagenómica de escopeta».

Un metanálisis combinado de datos de secuenciación del gen 16S rRNA de una cohorte de tumores mixtos y tres conjuntos de datos de microbiomas intestinales de inmunoterapia publicados de diferentes cohortes de pacientes con melanoma encontró que ciertos taxones bacterianos intestinales se correlacionaron con el estado de respuesta a la inmunoterapia independientemente del tipo de tumor.

Usando un análisis selbal multivariante, los investigadores identificaron dos grupos separados de géneros bacterianos asociados con respondedores versus no respondedores. Los modelos estadísticos de las características de la comunidad del microbioma intestinal mostraron una sólida precisión de predicción de la respuesta a la inmunoterapia en conjuntos de datos de secuenciación de amplicones y en la validación de la plataforma de secuenciación cruzada con conjuntos de datos metagenómicos de escopeta.

Los resultados sugieren que las características basales del microbioma intestinal pueden predecir los resultados clínicos en pacientes oncológicos que reciben inmunoterapias, y algunas de estas características pueden generalizarse a diferentes tipos de tumores, cohortes de pacientes y plataformas de secuenciación. Los hallazgos demuestran cómo los modelos de aprendizaje automático pueden revelar interacciones microbioma-inmunoterapia que, en última instancia, pueden mejorar los resultados de los pacientes con cáncer.

«En conclusión, los análisis de nuestra cohorte y el conjunto de datos de microbioma combinado han brindado una evaluación sólida de los microbiomas intestinales de los pacientes de inmunoterapia. El desarrollo de modelos confiables brinda una oportunidad adicional para distinguir y predecir los respondedores de inmunoterapia de los que no responden. Sin embargo, las interacciones entre los Los taxones microbianos y la inmunidad del huésped aún deben dilucidarse. En última instancia, esta investigación ayudará a identificar biomarcadores microbianos o nuevos objetivos terapéuticos para mejorar los resultados de la inmunoterapia y la supervivencia general de los pacientes con cáncer», dijeron los investigadores.

Proporcionado por Impact Journals LLC