Cientistas do St. Jude Children’s Research Hospital, nos Estados Unidos, melhoraram a imunoterapia com células CAR-T para o tratamento da leucemia mieloide aguda (LMA), demonstrando melhor eficácia em laboratório. Para superar problemas comuns já registados com células CAR-T, os investigadores criaram um meio adicional para a terapia encontrar e eliminar células cancerígenas, usando um pequeno peptídeo.
O estudo também mostrou como uma abordagem computacional incorporando modelos de proteínas previstas pelo AlphaFold poderia ajudar a compreender como a estrutura afeta o reconhecimento do antigénio e a eficácia da terapia. As descobertas foram publicadas na revista Cell Reports Medicine.
A imunoterapia que “reprograma” as células imunitárias do próprio paciente para atingir uma proteína específica do cancro, a terapia com células CAR-T, tem demonstrado sucesso no tratamento de algumas leucemias recidivantes. No entanto, por vezes, o tratamento não tem sucesso porque as células cancerígenas que não possuem a proteína alvo ainda podem crescer, contornando a terapia e causando uma recaída. A taxa de recidiva da LMA é alta, o que leva a um mau prognóstico para a doença em geral.
Os investigadores daquele hospital norte-americano colocaram a hipótese de que poderia ser possível superar o problema do “escape” imunológico em modelos de LMA, visando duas proteínas diferentes relacionadas com o cancro, em vez de apenas uma. Outros tentaram uma abordagem semelhante, mas encontraram problemas com a estrutura do CAR biespecífico. Os cientistas superaram esses problemas adicionando um pequeno peptídeo ao CAR para servir como aglutinante para a segunda proteína alvo, e então confirmaram os seus resultados com análise estrutural computacional de suas construções melhoradas.
“Um dos aspetos mais interessantes do estudo é que esta abordagem pode ser amplamente extrapolada para outros tumores”, disse a investigadora Paulina Velasquez, uma das autoras do estudo. “Nós concentrámo-nos na leucemia, mas a combinação do design CAR biespecífico com previsões computacionais pode ser amplamente extrapolada para outros tumores, como tumores sólidos e cerebrais”, sublinhou.
CAR com “design” único
O recetor de antigénio quimérico (CAR) biespecífico que os cientistas criaram tem um design único. É uma molécula única, que inclui a região de um anticorpo que se liga a um alvo específico (seu antigénio) e um peptídeo curto que se liga a um alvo separado.
“Os dois domínios de ligação diferentes do CAR são como ter dois leitores de código de barras em vez de um, procurando o código de barras apropriado, as proteínas alvo relacionadas com o cancro”, disse Velasquez. “Normalmente, um CAR possui um único leitor de código de barras. Aqui, colocamos dois leitores de código de barras ligeiramente diferentes um em cima do outro e, se qualquer um deles detetar um código de barras alvo apropriado, a resposta da imunoterapia anticancerígena será ativada”, destacou.
Os dois domínios de ligação são conectados por um ligante para permitir a ligação de duas proteínas diferentes relacionadas com o cancro. Isto difere muito das abordagens anteriores de direcionamento duplo na área, que normalmente usavam dois segmentos de ligação completos baseados em anticorpos.
“As abordagens CAR biespecíficas anteriores usam dois fragmentos variáveis de cadeia única baseados em anticorpos, que são moléculas fisicamente grandes e podem atrapalhar um ao outro, às vezes levando a uma ligação fraca ou ineficiente. Em vez disso, a nossa abordagem adicionou um pequeno peptídeo, permitindo que o nosso CAR se envolvesse em qualquer plataforma para evitar a fuga imunológica”, frisou Jaquelyn Zoine, outra autora do estudo.
Os CAR de alvo duplo tiveram melhor desempenho do que os CAR de alvo único em testes ralizados in vitro e in vivo, demonstrando a promessa de melhorar a função das células T do CAR.
Avaliar os CAR com dois alvos através da inteligência artificial
“Mostrámos uma prova de princípio para explicar e potencialmente expandir o repertório de design do CAR”, disse o coautor do estudo M. Madan Babu.
Uma vez que a estrutura física da molécula alvo e o seu ligante que liga os dois domínios de ligação podem causar interferência interna que impede a ligação aos alvos na célula cancerígena, identificar que tipo de ligantes eram mais comuns em terapias eficazes poderia levar a terapias mais eficazes. As previsões de estrutura computacional e a comparação de estruturas com resultados experimentais confirmaram que ligantes mais curtos e flexíveis funcionariam melhor nos modelos avaliados pelo grupo de investigação.
“Descobrimos que quando há um ligante com flexibilidade suficiente e comprimento mais curto para que não se dobre, ele pode detetar um volume muito maior de células cancerígenas e tem maior probabilidade de encontrar as proteínas-alvo na célula tumoral. Temos então um par mais eficaz de leitores de código de barras que funcionam juntos”, disse Babu.
“Somos um dos poucos grupos no mundo a usar ferramentas de previsão de estrutura baseadas em inteligência artificial para o projeto de CAR”, referiu Kalyan Immadisetty, outro autor. Immadisetty confirmou a associação entre ligantes curtos e flexíveis e maior eficácia anticancerígena comparando estruturas modeladas em 3D. Essas informações apoiaram o desempenho do CAR em resultados experimentais reais.
Os investigadores esperam que a nova descoberta ajuda a melhorar o tratamento da leucemia e de outras doenças malignas em crianças e adolescentes.
Fonte: St. Jude Children’s Research Hospital
