Cell: найден неисчерпаемый источник клеток для уничтожения опухолей

Ученые из Университета Южной Калифорнии выяснили, что клетки-предшественники макрофагов способны практически неограниченно размножаться и могут стать основой для создания новых методов иммунотерапии рака. Результаты исследования опубликованы в журнале Cell.

Макрофаги — это клетки иммунной системы, которые поглощают опухолевые клетки и помогают активировать противораковый иммунный ответ. Однако использовать их в терапии до сих пор было сложно: в лаборатории они медленно размножаются, а также плохо переносят длительное хранение.

Исследователи решили сосредоточиться не на самих макрофагах, а на их предшественниках — гранулоцитарно-моноцитарных клетках-предшественниках (GMP). В ходе экспериментов ученые подобрали условия, при которых эти клетки сохраняют способность к самообновлению, многократно делятся и при этом не теряют возможности превращаться в полноценные иммунные клетки.

Затем исследователи генетически модифицировали клетки-предшественники, чтобы они распознавали опухоль по аналогии с CAR-T-терапией. Полученные клетки стали источником большого количества противоопухолевых макрофагов.

Испытания на мышах с раком крови и солидными опухолями показали, что после введения модифицированных клеток-предшественников в организме постоянно образовывались новые макрофаги и другие иммунные клетки. В результате рост опухолей замедлялся как при злокачественных заболеваниях крови, так и при солидных (твердых) опухолях.

По словам авторов, открытие может решить одну из главных проблем клеточной терапии — нехватку иммунных клеток для лечения. Вместо выращивания ограниченного числа готовых макрофагов исследователи предлагают использовать их предшественников, которые способны долго поддерживать производство новых клеток.

Ученые подчеркивают, что исследование выполнялось на животных, однако если результаты подтвердятся в клинических исследованиях, новый подход может стать основой для более эффективной иммунотерапии, особенно при лечении солидных опухолей, где существующие методы, такие как CAR-T, работают значительно хуже.