În cazul unei tumori în creștere, celulele canceroase cu cea mai bună capacitate de a concura pentru resurse și de a rezista factorilor de stres din mediul înconjurător vor ajunge să domine. Este vorba de „supraviețuirea celui mai potrivit” la scară microscopică.

Celulele canceroase care s-ar putea descurca cel mai bine într-un mediu saturat cu medicamente pentru chimioterapie sunt probabil diferite de cele care prospera într-un mediu fără aceste medicamente. Așadar, prezicerea modului în care tumorile vor evolua în timp, în special ca răspuns la tratament, este o provocare majoră pentru oamenii de știință.

Un nou studiu realizat de cercetătorii de la Memorial Sloan Kettering în colaborare cu cercetătorii de la Universitatea British Columbia / BC Cancer din Canada sugerează că într-o zi ar putea fi posibil să se facă aceste predicții.

Oamenii de știință au demonstrat că o abordare de învățare automată, construită pe baza principiilor geneticii populației, ar putea prezice cu exactitate cum vor evolua tumorile cancerului de sân.

„Modelele genetice de evoluție ale populației se potrivesc cu cancerul, dar din mai multe motive practice a fost o provocare să le aplicăm la evoluția cancerelor umane reale. În acest studiu, am arătăt că este posibil să depășim unele dintre aceste bariere. “

Sohrab Shah, biolog computațional și șef de oncologie computațională, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

În cele din urmă abordarea ar putea oferi un mijloc de a prezice dacă există posibilitatea ca tumora unui pacient să nu mai răspundă la un anumit tratament și să identifice celulele care ar putea fi responsabile pentru recidivare. Acest lucru ar putea ajuta stabilirea unor tratamente adaptate, administrate la momentul optim, pentru a avea rezultate mai bune.

Trei inovații separate s-au reunit pentru a face posibile aceste descoperiri. Prima inovație a fost utilizarea unor modele de cancer realiste numite xenogrefe – tipuri de cancer uman care au fost eliminate de la pacienți și transplantate la șoareci. Oamenii de știință au analizat aceste modele tumorale în mod repetat pe perioade prelungite de până la trei ani, explorând efectele tratamentului de chimioterapie pe bază de platină.

A doua inovație cheie a fost aplicarea tehnologiei de secvențiere cu o singură celulă pentru a documenta structura genetică a mii de celule canceroase individuale în tumoră în același timp. O platformă dezvoltată anterior a permis echipei să efectueze aceste operațiuni într-un mod eficient și automatizat.

Componenta finală a fost un instrument de învățare automată, denumit fitClone, dezvoltat în colaborare cu profesorul Alexandre Bouchard-Côté, care aplică matematica geneticii populației la celulele canceroase din tumoră. Aceste ecuații descriu modul în care va evolua o populație având în vedere anumite frecvențe de pornire ale indivizilor cu condiții fizice diferite în cadrul acelei populații.

Odată cu aceste inovații, oamenii de știință au reușit să creeze un model al modului în care se vor comporta celulele individuale și descendenții sau clonele lor. Când echipa a efectuat experimente pentru a măsura evoluția, au găsit un acord strâns între aceste date și modelul lor.

 

 

Sursă material www.news-medical.net.