Новейшие достижения китайских ученых предоставляют новые идеи для иммунотерапии рака
Китайские исследователи разработали метод «сканирования гистидина» для модификации рецепторов Т-клеток, превращая их в высокочувствительные «суперзащитники», способные эффективнее находить и уничтожать раковые клетки
Короткое резюме
Ученые из Китайской академии наук разработали инновационный метод «сканирования гистидина», позволяющий быстро идентифицировать и модифицировать ключевые участки в рецепторах Т-клеток (Т-клеточных рецепторов), что значительно повышает их способность распознавать и уничтожать раковые клетки.
Проблема традиционной иммунотерапии заключается в ограниченной чувствительности естественных Т-клеточных рецепторов, из-за чего некоторые раковые клетки могут ускользать от иммунного ответа. Новый метод не требует информации о трехмерной структуре Т-клеточных рецепторов и позволяет одновременно модифицировать несколько ключевых участков, превращая Т-клетки в высокоэффективные и точные «суперзащитники», которые избегают повреждения здоровых клеток.
Стратегия уже продемонстрировала значительную эффективность в экспериментах на мышах. Это открытие прокладывает путь для разработки нового поколения высокоэффективных и точных методов иммунотерапии рака, основанных на усилении собственной иммунной системы пациента.
Метод «сканирования гистидина»
Позволяет быстро находить и модифицировать ключевые участки Т-клеточных рецепторов, ответственные за распознавание раковых клеток
Повышенная чувствительность и специфичность
Модифицированные Т-клеточные рецепторы действуют как высокочувствительные «сканеры», значительно улучшая способность Т-клеток находить и уничтожать раковые клетки, избегая при этом повреждения здоровых клеток
Независимость от 3D-структуры
Технология не требует предварительного знания трехмерной структуры рецептора, что упрощает и ускоряет процесс разработки терапии
Эффективность in vivo
Метод уже показал многообещающие противоопухолевые результаты в доклинических исследованиях на животных моделях
Текст сгенерирован с использованием ИИ
