科学家有望利用大数据分析来预测癌症患者对免疫疗法的反应

如今在大数据时代，癌症研究人员开始寻找多种新方法来监测癌症免疫疗法的有效性；近日，一项刊登在国际杂志Cancer Immunology Research上的研究报告中，来自约翰霍普金斯大学医学院的研究人员通过研究开发出了一种利用生物信息学的新方法，该方法或能作为一种新型工具帮助确定患者的免疫系统如何对癌症免疫疗法产生反应，以及如何有效识别机体自身的肿瘤。

研究者Kellie Smith博士表示，我们希望能够得到足够的数据，通过利用一种名为MANAFEST的技术来帮助临床研究人员确定癌症患者的**治疗方案；一旦某个人被诊断为癌症，我们就希望能利用该技术为其制定**的治疗手段，以前研究人员并没有开发出MANAFEST技术，在过去几年里，研究人员通过对这项技术进行不断改善，如今其能够对多项数据进行分析来帮助有效治疗癌症患者。

突变相关的新生抗原（MANAs，Mutation-associated neoantigens）常常能够作为抗肿瘤T细胞免疫力的作用靶点，然而目前研究人员希望能够通过研究阐明T细胞如何识别癌症患者机体中的MANAs。为了提高生物信息学数据的准确性，科学家们改变了采集培养基的方式，开发出了一种名为FEST分析的新技术（Functional Expansion of Specific T-cells，特殊T细胞的功能性扩展技术）。

研究者表示，这种组合性的信息能被用来开发一种数据库，帮助研究人员发现哪些类型的免疫疗法相关反应与临床效益直接相关，从而能改善癌症患者的疗法效益；在接受免疫疗法的患者机体中的血液、肿瘤和正常组织中，FEST方法能够专门用来检测特异性的MANA序列，同时这种技术还能用来预测多种类型癌症患者对免疫疗法所产生的反应。

最后研究者指出，这是他们目前使用的**代FEST技术，后期他们希望能够收集更多数据建立更大规模的数据库，帮助监测癌症患者对疾病所产生的免疫反应的强度。