Investigadores del St. Jude Children’s Research Hospital han mejorado la inmunoterapia con células T receptoras de antígenos quiméricos (CAR) para la leucemia mieloide aguda, demostrando una mayor eficacia en el laboratorio. Para superar los problemas habituales de las células CAR-T, mediante un pequeño péptido, los investigadores crearon un elemento adicional para que la terapia encuentre y elimine las células cancerosas. El estudio también mostró cómo un enfoque computacional que incorpora modelos de proteínas predichas por AlphaFold puede ayudar a comprender cómo la estructura influye en el reconocimiento del antígeno y la eficacia de la terapia. Los resultados se publican en Cell Reports Medicine.
La terapia con células CAR-T, inmunoterapia que reprograma las células inmunitarias del propio paciente para que se dirijan a una proteína específica del cáncer, ha demostrado su eficacia en el tratamiento de algunas leucemias recidivantes. Sin embargo, a veces el tratamiento fracasa porque las células cancerosas que no tienen la proteína diana pueden seguir creciendo, escapar a la terapia y provocar una recaída. En la leucemia mieloide aguda la tasa de recaída es elevada, lo que lleva a un mal pronóstico de la enfermedad en general.
El grupo de St. Jude Children’s Research Hospital pensó que sería posible superar el problema del escape inmunitario en los modelos de leucemia mieloide aguda a traves de la utilización, como diana, de dos proteínas diferentes relacionadas con el cáncer, en lugar de a una sola. Previamente, otros investigadores habían intentado un enfoque similar, pero encontraron problemas con la estructura del CAR biespecífico. En este caso, los científicos superaron estos problemas añadiendo un pequeño péptido al CAR, para que sirviera de aglutinante de la segunda proteína diana, y luego confirmaron sus resultados mediante un análisis estructural computacional de sus construcciones mejoradas.
“Uno de los aspectos más interesantes del estudio es que este método puede extrapolarse a otros tumores”, ha señalado la Dra. Paulina Velásquez, autora principal del estudio y miembro del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular del St. Jude Children’s Research Hospital. “Nos hemos centrado en la leucemia, pero la combinación del diseño de CAR biespecíficos con predicciones computacionales puede extrapolarse ampliamente a otros tumores, como los tumores sólidos y cerebrales”.
Mejorar la doble diana añadiendo un segundo y pequeño escáner de código de barras
El CAR que crearon los investigadores tiene un diseño único. Se trata de una molécula única, que incluye la región de un anticuerpo que se une a una diana específica (su antígeno) y un péptido corto que se une a otra diana distinta.
“Los dos dominios de unión diferentes del CAR son como dos escáneres de códigos de barras en lugar de uno, que buscan su código de barras apropiado, las proteínas relacionadas con el cáncer”, explica Velásquez. “Normalmente, un CAR tiene un solo escáner de código de barras. En este caso, hemos colocado dos escáneres de códigos de barras ligeramente diferentes uno encima del otro, y si cualquiera de ellos detecta un código de barras diana adecuado, se activa la respuesta de inmunoterapia contra el cáncer”.
Los dos dominios de unión están conectados por un conector para permitir la unión de dos proteínas diferentes relacionadas con el cáncer. Esto difiere en gran medida de los anteriores enfoques de doble diana en este campo, que solían utilizar dos segmentos de unión completos basados en anticuerpos.
“Hemos demostrado el valor de encontrar formas creativas de llevar a cabo la selección dual de antígenos”, ha indicado la primera autora Jaquelyn Zoine, del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular de St. Jude Children’s Research Hospital. “Los enfoques anteriores de CAR biespecíficos utilizan dos fragmentos variables de cadena única basados en anticuerpos, que son moléculas físicamente grandes y pueden interferir entre sí, lo que a veces da lugar a una unión deficiente o ineficaz. Nuestro método, en cambio, añade un pequeño péptido, lo que permite que nuestro CAR se acople a cualquiera de las dos plataformas para evitar el escape inmunitario.”
Los CAR de doble diana obtuvieron mejores resultados que los CAR de diana única tanto en experimentos in vitro como in vivo, lo que resulta prometedor para mejorar la función de las células T CAR.
Desentrañando el rendimiento de las construcciones de dos dianas con inteligencia artificial
“Hemos demostrado una prueba de principio para explicar y ampliar potencialmente el repertorio de diseño de CAR”, afirma el coautor M. Madan Babu, director del Centro St. Jude de Excelencia para el Descubrimiento Basado en Datos y titular de la Cátedra George J Pedersen de Ciencia de Datos Biológicos en el Departamento de Biología Estructural. “Pero entonces llega el reto. ¿Cómo sabemos qué conectores elegir? ¿Cómo sabemos cuánta flexibilidad física se necesita?”.
Dado que la estructura física de la molécula diana y su conector, que sirve de puente entre los dos dominios de unión, pueden causar interferencias internas que impidan la unión a las dianas en la célula cancerosa, identificar qué tipo de conectores son más comunes en las terapias eficaces podría conducir a futuras mejoras. Las predicciones de estructuras computacionales y la comparación de las estructuras con los resultados experimentales confirmaron al grupo de St. Jude que los conectores más cortos y flexibles funcionarían mejor en sus modelos.
“Si tenemos un conector rígido que conecta los escáneres de códigos de barras, sólo puede escanear un volumen restringido en la célula cancerosa, lo que hace que sea menos eficaz para encontrar los objetivos”, ha indicado Babu. “Cuando se dispone de un conector suficientemente flexible y de menor longitud para que no se pliegue sobre sí mismo, se puede escanear un volumen mucho mayor y es más probable encontrar las proteínas diana en la célula cancerosa. Entonces se tiene un par de escáneres de códigos de barras más eficaces que trabajan juntos”.
“Somos uno de los pocos grupos del mundo que utilizan herramientas de predicción de estructuras basadas en IA para el diseño de CAR”, ha señalado el segundo autor, Kalyan Immadisetty, del Departamento de Trasplante de Médula Ósea y Terapia Celular del St. Jude. Immadisetty confirmó la relación entre los conectores cortos y flexibles y una mayor eficacia anticancerígena comparando estructuras modeladas en 3D. Esta información respaldó el rendimiento del CAR en resultados experimentales reales.
“Nos entusiasmó que las predicciones estructurales respaldaran nuestros experimentos, que nos informaron de que un conector corto y flexible sería la mejor configuración”, afirmó Zoine. “Mientras realizamos los experimentos, Immadisetty descubrió que los componentes estructurales se correlacionaban casi exactamente con lo que mostramos funcionalmente, incluso cuando cambiábamos uno de los dominios de unión a anticuerpos diana. Ahora hemos introducido la idea de que estas herramientas de predicción de IA pueden extenderse a otras construcciones de CAR.”
“Lo más importante es que ahora otros pueden utilizar nuestro enfoque computacional para diseñar sus CAR”, dijo Immadisetty. “Y es de esperar que les ayude a comprender la eficacia de su tecnología CAR y conduzca a mejoras generales para la leucemia y otras neoplasias”.
St. Jude Children’s Research Hospital
Artículo científico: Zoine JT, et al. Peptide-scFv antigen recognition domains effectively confer CAR T cell multiantigen specificity. Cell Rep Med. 2024 Feb 2:101422. doi: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101422
Imagen: Un reciente estudio mejora la inmunoterapia con células CAR-T en leucemia mieloide aguda. Imagen: Células de leucemia mieloide aguda. Imagen: The Armed Forces Institute of Pathology (AFIP).
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