Vaccinul personalizat împotriva cancerului dezvoltat de Merck și Moderna se bazează pe un algoritm de inteligență artificială care analizează profilul mutațional al tumorii fiecărui pacient și selectează neoantigenii cu cel mai mare potențial imunogen. Detaliile acestui algoritm, mult timp păstrate confidențiale, încep să fie dezvăluite pe măsură ce vaccinul avansează în studiile clinice.
Concret, secvențiatoarele de nouă generație analizează ADN-ul tumoral și ADN-ul normal al pacientului, iar algoritmul compară cele două seturi de date pentru a identifica mutațiile somatice unice. Dintre acestea, sunt selectate până la 34 de neoantigene care îndeplinesc criterii stricte de prezentare pe moleculele HLA — mecanismul prin care limfocitele T recunosc celulele canceroase. Vaccinul ARNm este apoi sintetizat și livrat pacientului în câteva săptămâni.
Această abordare a arătat rezultate promițătoare în melanomul avansat, unde combinația cu pembrolizumab a redus semnificativ riscul de recidivă față de imunoterapia singură. Recent, agenția FDA a aprobat un medicament al RevMed pentru cancerul pancreatic, semn că oncologia moleculară câștigă teren rapid și în tumorile cu prognostic sumbru.
Pentru oncologi, implicația practică este că vaccinurile personalizate nu mai sunt știință-ficțiune — sunt pe punctul de a intra în practica clinică. Înțelegerea criteriilor de selecție ale algoritmului ajută la anticiparea căror pacienți ar putea beneficia cel mai mult.
