Inmunoterapias de última generación contra el cáncer

Boehringer Ingelheim y 3T Biosciences han anunciado la firma de un acuerdo de colaboración  para trabajar en inmunoterapias de última generación contra el cáncer. En concreto, el acuerdo se traduce en una concesión de licencias para descubrir y desarrollar terapias oncológicas de nueva generación que aborden necesidades no cubiertas de los pacientes.

Esta alianza combinará la plataforma de descubrimiento 3T-TRACE (T-Cell Receptor Antigen and Cross-Reactivity Engine) de 3T Biosciences, la mejor de su clase, con la estrategia de investigación que tiene Boehringer Ingelheim. Todo ello planteada en dos enfoques. El primero, basado en terapias dirigidas a células tumorales. En segundo lugar, en moléculas que tienen como diana las células inmunitarias. De esta manera, se refuerza aún más la cartera de productos de la compañía.

“A través de nuestra nueva colaboración con 3T Biosciences, pretendemos acelerar y ampliar nuestra cartera de terapias basadas en células T primeras en su clase para pacientes con cáncer”, declaró Lamine Mbow, Ph.D., director global de inmunología del cáncer e inmunomodulación de Boehringer Ingelheim. Por su parte, Stefan J. Scherer, M.D., Ph.D., presidente y CEO de 3T Biosciences, añadió que  “la plataforma de descubrimiento 3T-TRACE de 3T tiene el potencial de transformar el tratamiento del cáncer y mucho más. Mediante el uso de datos de pacientes pretendemos descubrir las mejores dianas inmunogénicas para múltiples tipos de tumores y en todas las poblaciones de pacientes”.

Inmunoterapias de última generación

Las inmunoterapias contra el cáncer han supuesto avances espectaculares, pero solo para un número minoritario de pacientes con cáncer.  Por ello es necesario pensar en inmunoterapias de última generación para abordar este reto. Así, la plataforma 3T pretende trabajar en la identificación de nuevas dianas de los receptores de células T (TCR por sus siglas en inglés), junto con el cribado exhaustivo de TCRs y TCRs miméticos para reactividades cruzadas y que no se ajustan al objetivo.

De esta forma, la plataforma identifica las dianas terapéuticas más prevalentes e inmunogénicas en tumores sólidos combinando de forma única bibliotecas de dianas de alta diversidad con aprendizaje automático activo (machine learning). Esto puede conducir al desarrollo de terapias específicas de un tumor, más seguras y que puedan administrarse a dosis más altas.

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