La inmunoterapia que reprograma las propias células inmunitarias del paciente para que se dirijan a una proteína específica del cáncer, la terapia de células CAR-T, ha demostrado ser exitosa en el tratamiento de algunas leucemias recurrentes. Sin embargo, en ocasiones, el tratamiento no tiene éxito porque las células cancerosas que no tienen la proteína objetivo pueden todavía crecer, escapar de la terapia y provocar una recaída. La tasa de recaída de la leucemia mieloide aguda (AML), es alta, lo que conduce a un mal pronóstico de la enfermedad en general.

Para superar algunos de los problemas con las células CAR-T, investigadores del Hospital de Investigación Infantil St. Jude de Tennessee (EEUU) crearon un medio adicional para que la terapia encuentre y elimine las células cancerosas, utilizando un pequeño péptido, según lo expuesto en la revista ´Cell Reports Medicine´. Asimismo, el estudio demostró cómo un enfoque computacional que incorpora modelos de proteínas predichas por AlphaFold podría ayudar a comprender cómo la estructura afecta al reconocimiento de antígenos y la eficacia de la terapia.

Puntos clave

El punto clave para superar el problema del escape inmunológico en modelos de AML radica, según estos investigadores, en apuntar a dos proteínas diferentes relacionadas con el cáncer en lugar de solo una.

Los científicos lograron su objetivo, agregando un pequeño péptido al CAR para que sirviera como aglutinante para la segunda proteína objetivo. Seguidamente, confirmaron sus resultados con un análisis estructural computacional de sus construcciones mejoradas.

De tal forma que el CAR-T que crearon "es un diseño único", según afirmaron. "Es una molécula única, que incluye la región de un anticuerpo que se une a un objetivo específico (su antígeno) y un péptido corto que se une a un objetivo separado".

"Los enfoques CAR biespecíficos anteriores utilizan dos fragmentos variables monocatenarios basados ​​en anticuerpos, que son moléculas físicamente grandes y pueden interponerse entre sí, lo que, a veces, conduce a una unión deficiente o ineficiente. En cambio, nuestro enfoque agregó un pequeño péptido, lo que permitió a nuestro CAR activar cualquiera de las plataformas para evitar el escape inmunológico", explicó la primera autora, prof. Jaquelyn Zoine, del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular, del Hospital St. Judas.

"Nos enfocamos en la leucemia, pero combinar el diseño de CAR bispecific con predicciones computacionales puede ser ampliamente extrapolado para otros tumores como los sólidos y los cerebrales", según la autora correspondiente senior, Dra. Paulina Velásquez, del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular de St. Jude.

"Somos uno de los pocos grupos en el mundo que utilizan herramientas de predicción estructural basadas en inteligencia artificial para el diseño de CAR-T", señaló por su parte, otro autor, Kalyan Immadisetty, del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular, del citado hospital.