Le impronte strutturali rivelano quali mutazioni tumorali guidano il rigetto immunitario

I vaccini contro il cancro basati sui neoantigeni rappresentano una promettente strategia di immunoterapia, ma identificare quali peptidi mutati inneschino effettivamente la distruzione immunomediata del tumore rimane un ostacolo importante. Ciò è particolarmente difficile nei tumori ad alto carico mutazionale come il carcinoma a cellule squamose cutaneo (cSCC), dove migliaia di mutazioni missenso generano un enorme pool di candidati. I metodi standard danno priorità ai neoantigeni in base all'affinità di legame predetta con l'MHC e alla sua stabilità; tuttavia, solo una piccola frazione dei candidati selezionati genera risposte significative delle cellule T, e ancor meno mediano un effettivo rigetto tumorale.

Per colmare questa lacuna, i ricercatori hanno innanzitutto analizzato dataset umani di cSCC disponibili pubblicamente, comprendenti 149 tumori, e hanno riscontrato che i neoantigeni condivisi tra i pazienti erano rari — a sostegno della necessità di strategie vaccinali personalizzate piuttosto che basate su antigeni condivisi. Hanno quindi generato un modello murino trapiantabile di cSCC esponendo topi BALB/c alla luce UV solare e creando linee cellulari dai tumori risultanti. Questo modello riproduceva fedelmente il panorama mutazionale con firma UV e le principali mutazioni driver (tra cui in Trp53, geni della via Ras e altri) osservate nel cSCC umano, e la crescita tumorale risultava essere controllata dalle cellule T CD8+.

Utilizzando questo modello, il gruppo di ricerca ha sistematicamente selezionato i neoantigeni mediante strumenti standard di predizione del legame con l'MHC, per poi validare i candidati tramite saggi ELISpot ed esperimenti di vaccinazione profilattica in vivo. Sono stati identificati due neoantigeni in grado di mediare un genuino rigetto tumorale. Da un punto di vista meccanicistico, un neoantigene mostrava una migliore affinità di legame con l'MHC di classe I rispetto alla sua controparte wild-type — un classico fattore determinante dell'immunogenicità. Il secondo neoantigene, tuttavia, non mostrava alcun miglioramento significativo nel legame con l'MHC, eppure era comunque in grado di indurre il rigetto tumorale. La modellizzazione strutturale 3D ad alta risoluzione dei complessi peptide:MHC ha rivelato che in questo secondo neoantigene il residuo mutato presentava un'accessibilità al solvente sostanzialmente aumentata rispetto al wild-type — ovvero era più fisicamente esposto e disponibile per il contatto con il recettore delle cellule T (TCR).

In modo cruciale, quando i ricercatori hanno esteso questa analisi strutturale a un insieme selezionato di neoantigeni noti provenienti da altri modelli tumorali pubblicati — esaminando in particolare quelli che non alteravano il legame con l'MHC — l'aumentata accessibilità al solvente del residuo mutato distingueva in modo consistente i neoantigeni che inducevano rigetto tumorale da quelli non immunogenici, attraverso diversi alleli MHC e tipi di cancro. Questo risultato suggerisce che la modellizzazione strutturale cattura una dimensione dell'immunogenicità che le sole predizioni di legame con l'MHC non possono cogliere, ovvero se la porzione mutata del peptide sia fisicamente accessibile per il riconoscimento da parte del TCR.

Lo studio ha importanti implicazioni per la progettazione di vaccini a base di neoantigeni. Le pipeline attuali mancano frequentemente i neoantigeni funzionali perché si affidano eccessivamente alle metriche di legame con l'MHC. L'aggiunta di una fase di modellizzazione strutturale — che predica l'accessibilità al solvente del residuo mutato all'interno del complesso peptide:MHC — potrebbe fungere da filtro aggiuntivo per identificare con maggiore accuratezza quali candidati eliciteranno risposte produttive delle cellule T e rigetto tumorale. Gli autori mettono inoltre a disposizione della comunità scientifica un modello murino di cSCC ben caratterizzato e clinicamente rilevante, con due neoantigeni definiti, offrendo una preziosa piattaforma per futuri studi meccanicistici e terapeutici.