Evolúciós terápia: új rákkezelési stratégia matematikai modellezéssel
Utolsó ellenőrzés: 14.06.2024
Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
A rák jelentős kihívásokat jelent a rezisztencia kialakulása és a visszaesés valószínűsége miatt. A rezisztencia a rákos sejtek állandó genetikai változásai vagy a rákos sejtek viselkedésének kezelés által okozott nem genetikai változásai miatt fordulhat elő. A rák szokásos kezelése általában magában foglalja a gyógyszer maximális tolerálható dózisának alkalmazását a gyógyszerre érzékeny sejtek hatékony elpusztítására. Ez a megközelítés azonban hosszú távon gyakran kudarcot vall, mert a gyógyszerrezisztens rákos sejtek gyorsabban növekedhetnek, ha az összes gyógyszerérzékeny sejt elpusztul.
Az adaptív terápiának nevezett evolúciós kezelési megközelítés a páciens egyéni válaszai alapján személyre szabja a kezelés adagját vagy szüneteit. Az adaptív terápia célja, hogy elegendő számú érzékeny sejtet tartson fenn a rezisztens sejtek növekedésének szabályozásához. A legújabb tanulmányok és klinikai vizsgálatok kimutatták, hogy az adaptív terápia hatékonyabban késleltetheti a rezisztencia kialakulását, mint a standard kezelés.
Az adagolás és a kezelési intervallumok meghatározása minden egyes beteg számára kihívást jelent, mivel a rák egy összetett, fejlődő rendszer, és minden beteg egyedi. A matematikai modellek segíthetnek az ilyen egyéni kezelési stratégiák kidolgozásában. Valójában számos matematikai modellt fejlesztettek ki, hogy tanulmányozzák a különböző kezelési stratégiák hatását a betegek kimenetelére. A létező matematikai modellek azonban gyakran figyelmen kívül hagyják a rákos sejtek szerzett rezisztenciájának és plaszticitásának hatását. A „szerzett rezisztencia” különböző típusú rezisztenciákat takar, amelyek gyakran genetikai változások miatt alakulnak ki. A „sejtplaszticitás” a rákos sejtek azon képességére utal, hogy a mikrokörnyezetükben bekövetkezett változásokra – például a kezelési adagok ingadozására vagy a kezelés abbahagyására – reagálva megváltoztatják fenotípusukat.
A Koreai Tudományos és Technológiai Intézet Természeti Termékek Informatikai Kutatóközpontjának (KIST, Oh Sangrok igazgatója) Dr. Yunjung Kim által vezetett kutatócsoportja kidolgozott egy elméleti keretet a rákkezelési stratégiákhoz, amely figyelembe veszi a daganatok evolúcióját. Matematikai modellt dolgoztak ki a tumor evolúciójának előrejelzésére, figyelembe véve a rákos sejtek rezisztenciájának megszerzését és a fenotípusos viselkedés (plaszticitás) megváltoztatására való képességét a kezelés során. Modelljük elemzése feltárta a hatékony adagolási ablak létezésének feltételeit, egy olyan dózistartományt, amely képes fenntartani a tumor térfogatát olyan egyensúlyi ponton, ahol a tumor térfogata állandó és stabil marad.
Bizonyos plaszticitással rendelkező daganatok esetében a kezelés megszakítása segíti a rákos sejteket, hogy újra reagálni tudjanak azáltal, hogy más érzékeny sejtekkel együttműködve elnyomják a rezisztens sejtek növekedését. A kutatócsoport evolúciós adagolási terápiát javasolt, amely a kezelési szünetekből, a minimális hatásos dózisokból és a maximálisan tolerálható dózisokból álló ciklusokból áll. A kezelés megszakítása lehetővé teszi, hogy a műanyag rákos sejtek visszanyerjék az érzékelést, majd a minimális hatásos dózist alkalmazzák a tumor térfogatának szabályozására. Ezután a maximálisan tolerálható dózist adják be a tumor méretének további csökkentése érdekében. Ez az adagolási ciklus hatékonyan szabályozza a tumor térfogatát kezelhető szinten. A melanómás betegeknél alkalmazott javasolt stratégiák numerikus szimulációi tovább illusztrálják ezeket az eredményeket. Az eredmények azt mutatják, hogy az evolúciós adagolás átirányíthatja a daganat dinamikáját, és a daganat mérete az elfogadható szint alatt marad.
A kifejlesztett matematikai modell képes megjósolni a rákkezelésre jelöltek hatékony dózistartományát a klinikai vizsgálatok előtt. Segíthet meghatározni az új kezelések rákellenes hatását, és meghatározni az egyes gyógyszerek hatékony dózistartományát. Emellett a modell megkönnyíti a személyre szabott rákkezelési stratégiák kidolgozását azáltal, hogy figyelembe veszi az egyes betegek daganatainak evolúciós dinamikáját a kezelés során.
Idézet: „A jelenlegi tanulmányban kiemeltük a rákos sejtek fenotípusos plaszticitásának szerepét a tumorterhelés szabályozhatóságának javításában az evolúciós kezelések ciklikus dózisaival” – mondta Dr. Kim Youngjung, a Natural Products Informatics Research Center munkatársa. Koreai Tudományos és Technológiai Intézet.
Megemlítette azt a tervet is, hogy a matematikai modell segítségével kísérleti állatkísérleteket és klinikai vizsgálatokat terveznek a természetes termékekből származó potenciális rákellenes gyógyszerekre vonatkozóan, azzal a céllal, hogy olyan adagolási rendet alakítsanak ki, amely hatékonyan szabályozza a tumorterhelést.
A vizsgálat eredményeit a ScienceDirect webhelyen tették közzé.