Neue Bildgebungstechniken verbessern Einblicke in die Krebsimmuntherapie
Forschung zeigt, dass Radiotracer vielversprechend sind, um die Vorhersagen für die Krebsbehandlung zu verbessern.
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Inhaltsverzeichnis
- Der Bedarf nach besserer Vorhersage von Therapieantworten
- Neue Werkzeuge zur Bewertung der Immunantwort
- Wie 18F-AraG funktioniert
- Überblick über die Studie
- Durchführung der Bildgebung
- Ergebnisse bei gesunden Probanden
- Beobachtungen beim Lungenkrebspatienten
- Bedeutung der Ergebnisse
- Ausblick: Der Bedarf an grösseren Studien
- Fazit
- Originalquelle
Immuntherapie ist eine Art von Krebsbehandlung, die dem Immunsystem des Körpers hilft, Krebs zu bekämpfen. Statt direkt die Krebszellen anzugreifen, stärkt die Immuntherapie die Fähigkeit des Immunsystems, diese Zellen zu erkennen und zu zerstören. Eine beliebte Form der Immuntherapie sind sogenannte Immun-Checkpoint-Inhibitoren. Diese Medikamente blockieren bestimmte Proteine auf Krebszellen, die das Immunsystem daran hindern, sie anzugreifen.
Der Bedarf nach besserer Vorhersage von Therapieantworten
Obwohl die Immuntherapie vielversprechend ist, spricht nicht jeder Patient gleich auf die Behandlung an. Diese Variabilität stellt für Ärzte und Forscher eine Herausforderung dar. Es besteht die Notwendigkeit, frühe Anzeichen, auch Biomarker genannt, zu finden, die helfen können, herauszufinden, welche Patienten wahrscheinlich von der Immuntherapie profitieren.
Vorhersagen, wie gut ein Patient auf die Immuntherapie ansprechen wird, kann komplex sein. Das Tumormikroenvironment, in dem der Tumor existiert, spielt eine grosse Rolle. Diese Umgebung kann das Verhalten der Immunzellen beeinflussen. Zu verstehen, wie Immunzellen im Körper verteilt sind, besonders um Tumoren und in nahegelegenen Lymphknoten, ist entscheidend für die Vorhersage von Behandlungsergebnissen.
Neue Werkzeuge zur Bewertung der Immunantwort
In letzter Zeit wurden neue Bildgebungsverfahren entwickelt, um die Beziehung zwischen dem Immunsystem und Krebs besser zu verstehen. Eine solche Technik heisst Positronen-Emissions-Tomographie (PET). Diese Bildgebungsmethode ermöglicht es Ärzten zu sehen, wie Immunzellen mit Krebszellen interagieren.
Forscher entwickeln neue Arten von Bildgebungsagenten, die als Radiotracer bekannt sind und sich auf spezifische Immunzellen konzentrieren. Ein vielversprechender Agent heisst 18F-arabinosyl guanin (18F-AraG). Dieser Radiotracer hat Aufmerksamkeit erregt, weil er gezielt aktivierte T-Zellen anspricht, die entscheidende Akteure in der Immunantwort gegen Krebs sind.
Wie 18F-AraG funktioniert
18F-AraG ist eine Variante eines Medikaments namens AraG, das bereits zur Behandlung bestimmter Blutkrebsarten eingesetzt wird. Nach der Injektion in den Körper gelangt 18F-AraG über spezielle Transporter in die Zellen. Innerhalb der Zellen wird es von bestimmten Enzymen modifiziert. Aktivierte T-Zellen nehmen tendenziell mehr 18F-AraG auf als ihre inaktiven Gegenstücke. Diese Eigenschaft macht 18F-AraG zu einem nützlichen Werkzeug zur Bewertung der T-Zell-Aktivierung bei Krebspatienten.
Obwohl 18F-AraG in T-Zellen aktiver ist, zeigt es auch eine gewisse Aufnahme in anderen Organen. Die Unterschiede in der Aufnahme durch verschiedene Zelltypen können wertvolle Informationen über Immunantworten in verschiedenen Geweben liefern.
Überblick über die Studie
In einer aktuellen Studie haben Forscher untersucht, wie sich 18F-AraG im Körper verhält und wie es zur Beurteilung der Immunantwort bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC) unter Immuntherapie eingesetzt werden kann. Die Studie umfasste fünf Probanden: vier gesunde Personen und einen Patienten mit fortgeschrittenem Lungenkrebs.
Der Patient erhielt eine Art Immuntherapie in Kombination mit Chemotherapie. Vor der dritten Behandlungsrunde wurde bei dem Patienten mehrere Scans durchgeführt, um zu messen, wie sich 18F-AraG im Körper verteilte. Das Ziel war es zu sehen, ob diese Bildgebung Einblicke geben kann, wie gut die Behandlung wirkt.
Durchführung der Bildgebung
Die Forscher verwendeten einen speziellen Scanner, um PET-Scans bei den Probanden durchzuführen. Die Scans wurden kurz nach der Injektion von 18F-AraG gemacht. Die Probanden wurden überwacht und ihre Vitalzeichen wurden vor und nach den Bildgebungssitzungen aufgezeichnet.
Für den Patienten wurden Scans einen Tag vor der ersten Immuntherapie-Sitzung und erneut 14 Tage später durchgeführt. Die Scans halfen dabei, zu visualisieren, wo 18F-AraG im Körper angereichert war, besonders im Tumor und in den Lymphknoten.
Ergebnisse bei gesunden Probanden
Die Ergebnisse zeigten, dass 18F-AraG von verschiedenen Organen aufgenommen wurde, wobei die höchsten Werte in der Leber und den Nieren festgestellt wurden. Die Forscher bemerkten, dass die Verteilung von 18F-AraG bei allen gesunden Probanden konsistent war. Allerdings zeigten einige Bereiche eine erhöhte Aufnahme, die mit bestehenden Erkrankungen in diesen Probanden korrelierten.
Beobachtungen beim Lungenkrebspatienten
Bei dem Lungenkrebspatienten zeigten die Scans, dass der Tumor nach der Behandlung leicht geschrumpft war. Die Muster der 18F-AraG-Aufnahme im Tumor unterschieden sich von anderen Bildgebungsverfahren, die zuvor durchgeführt wurden. Besonders die Scans zeigten Bereiche mit hoher Immunaktivität.
Die Forscher analysierten verschiedene Teile des Tumors und der nahegelegenen Lymphknoten. Sie fanden unterschiedliche Niveaus der 18F-AraG-Aufnahme, was auf Unterschiede in der Aktivität der Immunzellen hindeutet. Die Veränderungen im Tumor und in den Lymphknoten können wertvolle Informationen darüber liefern, wie gut die Immuntherapie wirkt.
Bedeutung der Ergebnisse
Insgesamt deutet die Studie darauf hin, dass die 18F-AraG-Bildgebung ein nützliches Tool zur Bewertung der Immunantwort bei Krebspatienten, die Behandlungen wie Immuntherapie erhalten, sein kann. Die Bildgebungsergebnisse zeigten vielversprechende Trends, die auf mögliche Zunahmen der Immunaktivität nach der Behandlung hindeuten.
Ausblick: Der Bedarf an grösseren Studien
Obwohl die Studie erste Einblicke in die Nützlichkeit von 18F-AraG bietet, war sie durch die geringe Teilnehmerzahl eingeschränkt. Zukünftige Forschung mit grösseren Patientengruppen wird notwendig sein, um diese Ergebnisse zu validieren. Das könnte zu einem besseren Verständnis führen, wie man Reaktionen auf Immuntherapie vorhersagt und die Ergebnisse für Krebspatienten verbessert.
Fazit
Immuntherapie stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Krebsbehandlung dar, aber die Vorhersage von Therapieantworten bleibt eine Herausforderung. Der Einsatz neuer Bildgebungsagenten wie 18F-AraG zeigt vielversprechende Ansätze zur Bewertung von Immunantworten bei Patienten während der Behandlung. Diese Forschung hebt das Potenzial hervor, Bildgebung in der klinischen Praxis zu nutzen, um Therapien anzupassen und die Patientenergebnisse zu verbessern. Durch das Verständnis, wie Immunzellen auf die Behandlung reagieren, können Ärzte fundiertere Entscheidungen über die Patientenversorgung treffen. Mit fortschreitender Forschung könnten diese Werkzeuge eine entscheidende Rolle im Kampf gegen Krebs spielen, um sicherzustellen, dass Patienten die effektivsten verfügbaren Behandlungen erhalten.
Titel: Total-body Dynamic Imaging and Kinetic Modeling of 18F-AraG in Healthy Individuals and a Non-Small Cell Lung Cancer Patient Undergoing Anti-PD-1 Immunotherapy
Zusammenfassung: Immunotherapies, especially the checkpoint inhibitors such as anti-PD-1 antibodies, have transformed cancer treatment by enhancing immune systems capability to target and kill cancer cells. However, predicting immunotherapy response remains challenging. 18F-AraG is a molecular imaging tracer targeting activated T cells, which may facilitate therapy response assessment by non-invasive quantification of immune cell activity within tumor microenvironment and elsewhere in the body. The aim of this study was to obtain preliminary data on total-body pharmacokinetics of 18F-AraG, as a potential quantitative biomarker for immune response evaluation. MethodsThe study consisted of 90-min total-body dynamic scans of four healthy subjects and one non-small cell lung cancer (NSCLC) patient, scanned before and after anti-PD-1 immunotherapy. Compartmental modeling with Akaike information criterion model selection were employed to analyze tracer kinetics in various organs. Additionally, seven sub-regions of the primary lung tumor and four mediastinal lymph nodes were analyzed. Practical identifiability analysis was performed to assess reliability of kinetic parameter estimation. Correlations of SUVmean, SUVR (tissue-to-blood ratio), and Logan plot slope (KLogan) with total volume-of-distribution (VT) were calculated to identify potential surrogates for kinetic modeling. ResultsStrong correlations were observed between KLogan and SUVR values with VT, suggesting that they can be used as promising surrogates for VT, especially in organs with low blood-volume fraction. Moreover, the practical identifiability analysis suggests that the dynamic 18F-AraG PET scans could potentially be shortened to 60 minutes, while maintaining quantification accuracy for all organs-of-interest. The study suggests that although 18F-AraG SUV images can provide insights on immune cell distribution, kinetic modeling or graphical analysis methods may be required for accurate quantification of immune response post-therapy. While SUVmean showed variable changes in different sub-regions of the tumor post-therapy, the SUVR, KLogan, and VT showed consistent increasing trends in all analyzed sub-regions of the tumor with high practical identifiability. ConclusionOur findings highlight the promise of 18F-AraG dynamic imaging as a non-invasive biomarker for quantifying the immune response to immunotherapy in cancer patients. The promising total-body kinetic modeling results also suggest potentially wider applications of the tracer in investigating the role of T cells in the immunopathogenesis of diseases.
Autoren: Negar Omidvari, J. Levi, Y. G. Abdelhafez, Y. Wang, L. Nardo, M. E. Daly, G. Wang, S. R. Cherry
Letzte Aktualisierung: 2023-11-01 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.22.23295860
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.22.23295860.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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