Evolucijska terapija: nova strategija liječenja raka korištenjem matematičkog modeliranja
Posljednji pregledao: 14.06.2024
Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Rak predstavlja značajne izazove zbog razvoja otpornosti i vjerojatnosti recidiva. Otpor se može pojaviti zbog trajnih genetskih promjena u stanicama raka ili negenetskih promjena u ponašanju stanica raka uzrokovanih liječenjem. Standardno liječenje raka obično uključuje korištenje najveće tolerirane doze lijeka za učinkovito uništavanje stanica osjetljivih na lijek. Međutim, ovaj pristup često dugoročno ne uspije jer stanice raka otporne na lijekove mogu rasti brže kada se unište sve stanice osjetljive na lijekove.
Evolucijski pristup liječenju koji se naziva adaptivna terapija personalizira dozu liječenja ili pauze na temelju individualnih odgovora pacijenta. Cilj adaptivne terapije je održavanje dovoljnog broja osjetljivih stanica za kontrolu rasta rezistentnih stanica. Nedavne studije i klinička ispitivanja pokazala su da adaptivna terapija može odgoditi razvoj otpornosti učinkovitije od standardnog liječenja.
Određivanje doze i intervala liječenja za svakog pacijenta izazovno je jer je rak složen sustav koji se razvija i svaki je pacijent jedinstven. Matematički modeli mogu pomoći u razvoju takvih individualiziranih strategija liječenja. Zapravo, razvijeno je nekoliko matematičkih modela za proučavanje utjecaja različitih strategija liječenja na ishode pacijenata. Međutim, postojeći matematički modeli često zanemaruju utjecaj stečene otpornosti i plastičnosti stanica raka. 'Stečena otpornost' obuhvaća različite vrste otpornosti koje se javljaju, često zbog genetskih promjena. "Plastičnost stanica" odnosi se na sposobnost stanica raka da promijene svoje fenotipove kao odgovor na promjene u svom mikrookruženju, kao što su fluktuacije u dozi liječenja ili prekid liječenja.
Istraživački tim predvođen dr. Yunjung Kimom iz Centra za istraživanje informatike prirodnih proizvoda pri Korejskom institutu za znanost i tehnologiju (KIST, direktor Oh Sangrok) razvio je teorijski okvir za strategije liječenja raka koji uzima u obzir evoluciju tumora. Razvili su matematički model za predviđanje evolucije tumora, uzimajući u obzir stjecanje otpornosti stanica raka i njihovu sposobnost promjene fenotipskog ponašanja (plastičnosti) tijekom liječenja. Analiza njihovog modela otkrila je uvjete za postojanje učinkovitog prozora doziranja, raspona doza koje mogu održati volumen tumora u točki ravnoteže u kojoj volumen tumora ostaje konstantan i stabilan.
Za neke tumore s plastičnošću, prekidi u liječenju pomažu stanicama raka da ponovno počnu reagirati udružujući se s drugim osjetljivim stanicama kako bi se suzbio rast otpornih stanica. Istraživački tim predložio je evolucijsku terapiju doziranja, koja uključuje liječenje u ciklusima koji se sastoje od pauza u liječenju, minimalnih učinkovitih doza i maksimalnih doza koje se mogu tolerirati. Prekid liječenja omogućuje plastičnim stanicama raka da ponovno dobiju osjećaj, nakon čega se primjenjuje minimalna učinkovita doza za kontrolu volumena tumora. Zatim se primjenjuje maksimalna tolerirana doza kako bi se dodatno smanjila veličina tumora. Ovaj ciklus doziranja učinkovito kontrolira volumen tumora na razini kojom se može upravljati. Numeričke simulacije predloženih strategija primijenjenih na pacijenta s melanomom dodatno ilustriraju ove nalaze. Rezultati pokazuju da evolucijsko doziranje može preusmjeriti dinamiku tumora, zadržavajući veličinu tumora ispod prihvatljivih razina.
Razvijeni matematički model može predvidjeti učinkovit raspon doza kandidata za liječenje raka prije kliničkih ispitivanja. Može pomoći u određivanju antikancerogenih učinaka novih tretmana i identificiranju učinkovitog raspona doza za svaki lijek. Uz to, model olakšava razvoj personaliziranih strategija liječenja raka uzimajući u obzir evolucijsku dinamiku tumora svakog pacijenta tijekom liječenja.
Citat: "U trenutnoj smo studiji istaknuli ulogu fenotipske plastičnosti stanica raka u poboljšanju mogućnosti kontrole opterećenja tumora kroz cikličke doze evolucijskih tretmana", rekao je dr. Kim Youngjung iz Centra za istraživanje informatike prirodnih proizvoda pri Korejski institut za znanost i tehnologiju.
Također je spomenula planove za korištenje matematičkog modela za dizajniranje eksperimentalnih studija na životinjama i kliničkih ispitivanja potencijalnih lijekova protiv raka dobivenih iz prirodnih proizvoda, s ciljem uspostavljanja režima doziranja koji učinkovito kontroliraju opterećenje tumorom.
Rezultati studije objavljeni su u ScienceDirect.