Natural killer cell therapy : from bench to bedside

• Autor(a) principal: Baggio, Letícia
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/183809
• topic: Farmácia

A terapia celular é uma alternativa promissora para o tratamento do câncer. Células Natural Killer (NK) são linfócitos que se desenvolvem na medula óssea a partir de células progenitoras hematopoéticas de linhagem linfóide, e que podem ser encontradas no sangue periférico. Importantes efetoras do sistema imune inato, as células NK tem função citotóxica e papel imunoregulador, sendo consideradas leucócitos especializados no combate a neoplasias e células infectadas por vírus. Quando ativadas, as células NK tem um grande potencial terapêutico para o tratamento do câncer, podendo melhorar os benefícios de transplante de células-tronco hematopoéticas. Células NK também estão relacionadas com o desejado efeito do enxerto versus leucemia, sem indução de doença do enxerto contra o hospedeiro. Com base nisso, as células NK parecem ser candidatas naturais a serem utilizadas na imunoterapia adoptiva (IA). A segurança e a eficácia da IA utilizando células NK tem sido direcionada principalmente para o tratamento de leucemia mielóide aguda. Entretanto, a utilização de células NK para o tratamento de outras doenças hematológicas, tais como linfoma e mieloma múltiplo, também tem sido relatada. Há ainda alguns desafios a serem superados para tornar a terapia com células NK efetiva, segura e economicamente acessível, sendo primordial a necessidade de um número expressivo de células ativas. Nesta revisão são discutidos protocolos para isolamento, expansão e produção in vitro de grandes quantidades de células NK funcionais e que atendem aos critérios para aplicações clínicas. Dentre os métodos estudados estão: o uso de biorreatores para aumentar a produção, e expansão das células NK em presença de interleucinas e feeder cells. A revisão também traz novas metodologias visando otimizar a geração de produtos de grau clínico para IA.