Tokyo, 2 octobre 2026 - Un projet de recherche et développement conjoint intitulé "Développement et démonstration d’une plateforme de calcul et d’évaluation pour la prochaine génération d’immunothérapie contre le cancer utilisant la technologie de calcul quantique", mené par NEC Corporation (NEC), Taiho Pharmaceutical Co., Ltd. (Taiho Pharmaceutical), la Japanese Foundation for Cancer Research (JFCR), le National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) et l’Université de Waseda, a été sélectionné pour la démonstration à grande échelle pour la création de cas d’utilisation dans le cadre du projet de recherche et développement des Infrastructures Améliorées pour les Systèmes d’Information et de Communication Post‑5G administré par l’Organisation japonaise de développement de la nouvelle énergie et de la technologie industrielle (NEDO). Dans le cadre de ce projet, les cinq organisations intégreront leurs technologies et expertises respectives en calcul quantique, intelligence artificielle (IA), découverte de médicaments et immunologie pour établir une nouvelle plateforme de calcul et d’évaluation qui permet la conception optimale et la validation immunologique des candidats neoantigène (*1) considérés comme des cibles prometteuses pour l’immunothérapie contre le cancer.
Contexte
L’immunothérapie contre le cancer, qui exploite le système immunitaire propre au corps pour éliminer les cellules cancéreuses, a connu des avancées significatives ces dernières années. Parmi les approches les plus couramment utilisées figurent les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire, qui renforcent la réponse immunitaire contre les tumeurs. Cependant, tous les patients ne tirent pas suffisamment de bénéfices de ces thérapies, soulignant la nécessité de nouvelles formes d’immunothérapie contre le cancer. L’immunothérapie ciblant les neo‑antigènes présents exclusivement dans les cellules cancéreuses a émergé comme une approche thérapeutique prometteuse de prochaine génération pour relever ce défi.
Les neo‑antigènes, qui apparaissent spécifiquement dans les cellules cancéreuses, sont présentés à la surface cellulaire par les molécules du complexe majeur d’histocompatibilité (CMH) et peuvent déclencher des réponses immunitaires spécifiques à l’antigène. En particulier, les réponses des cellules T CD4+ induites via les molécules CMH de classe II (*2) devraient jouer un rôle clé dans l’activation d’autres cellules immunitaires et la pérennisation des réponses immunitaires, les faisant devenir un moteur essentiel d’une immunité antitumorale puissante et durable.Cependant, les facteurs biologiques qui régissent les réponses immunitaires médiées par le CMH de classe II, y compris les caractéristiques de la séquence d’acides aminés, la liaison au CMH de classe II et la présentation à la surface cellulaire, restent très complexes et moins compris. À ce jour, aucune méthode systématique n’a été établie pour concevoir et optimiser les séquences de neo‑antigènes qui induisent des réponses des cellules T CD4+ via le CMH de classe II tout en prenant en compte ces multiples facteurs.Un des principaux défis réside dans l’évaluation du nombre immense de combinaisons possibles de séquences d’acides aminés, ainsi que des processus biologiques complexes impliqués dans la formation d’antigènes, la présentation et la reconnaissance immunitaire. En appliquant la technologie de calcul quantique à ce défi de conception et d’optimisation de séquences multifactorielle, le projet vise à établir une nouvelle approche pour explorer un espace de conception plus large et générer des candidats neo‑antigènes diversifiés avec une immunogénicité accrue.
Aperçu du projet
Ce projet est prévu de se dérouler de septembre 2026 à mars 2029. Il servira de cas d’utilisation de découverte de médicaments pour appliquer la technologie de calcul quantique et l’IA afin de concevoir et d’optimiser des séquences de candidats neoantigènes qui induisent des réponses des cellules T CD4‑positives via la classe II MHC.
Le projet utilisera l’IA pour prédire et évaluer les réponses immunitaires aux candidats neoantigènes, et appliquera la technologie de calcul quantique à la conception des séquences d’acides aminés entourant la région centrale du neoantigène. Les chercheurs évalueront le potentiel des méthodes de conception de candidats de séquences diversifiées et prometteuses à partir d’un grand nombre de combinaisons de séquences tout en prenant en compte plusieurs facteurs, et la réponse immunitaire générée par ces séquences neoantigènes optimisées sera ensuite évaluée par des expériences immunologiques. En incorporant les connaissances acquises grâce à ces expériences immunologiques dans les modèles informatiques et les méthodes d’évaluation et de prédiction basées sur l’IA, le projet vise à établir une nouvelle pipeline de découverte de médicaments qui intègre le retour d’information entre la conception de candidats informatiques et la validation expérimentale.Ce projet utilisera l’infrastructure de calcul ABCI‑Q – qui intègre le calcul quantique, le calcul haute performance (HPC) et l’intelligence artificielle (AI) développée par le Global Research and Development Center for Business by Quantum‑AI Technology (G‑QuAT), AIST. À l’avenir, les entreprises visent à accélérer la recherche et le développement d’innovations de découverte de médicaments utilisant les technologies quantiques issues du Japon.
Notes:
(*1) Les neoantigènes sont des antigènes générés par des mutations spécifiques au cancer. Étant absents des tissus normaux, les neoantigènes représentent l’un des cibles les plus prometteuses pour l’immunothérapie contre le cancer.
(*2) Dans le système immunitaire, les molécules de classe II MHC lient des peptides antigéniques et les transportent à la surface cellulaire pour la présentation aux cellules T CD4+.
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