Kanser Hücrelerinde Bağışıklık `Gizlenmesi` ve Immünoterapi Için Çıkarımlar

Londra Queen Mary Üniversitesi, Londra Kanser Araştırma Enstitüsü ve Moffitt Kanser Merkezi'ndeki araştırmacılar, bağışıklık sisteminin tümör evrimi üzerindeki etkisini belirleyebilecek bir matematiksel model oluşturdu. Bu modeli kullanarak elde edilen bilgiler, immünoterapinin bir hastanın kanseri için etkili olup olmayacağını tahmin etmek için kullanılabilir ve tedavi kararlarını yönlendirmeye yardımcı olabilir.

Kanser Hücreleri ve Bağışıklık Hücreleri Arasında Bir Savaş

Bağışıklık hücreleri, neoantijenler olarak bilinen kanser hücrelerinin yüzeyinde bulunan molekülleri tespit ederek tümörleri tanır. Neoantijenler, kanser hücrelerindeki genetik kodda (mutasyonlar) yapılan değişikliklerin sonucu olarak oluşan 'hatalı' moleküllerdir. Bağışıklık hücreleri vücudu taradıklarında, bu hatalı moleküllerin kendiliğinden olmadığını fark ederler ve bu da kansere karşı bir bağışıklık tepkisini tetikler.

Bağışıklık sisteminin yıkımının üstesinden gelmek için kanser hücreleri, bağışıklık hücrelerinden saklanmak için kullanabilecekleri 'gizleme' mekanizmaları geliştirerek karşı koyarlar. Sonuç olarak, kanser vücutta fark edilmeden büyümeye devam edebilir.

Londra Queen Mary Üniversitesi'nden Dr Eszter Lakatos ve Profesör Trevor Graham ve The Institute of Cancer Research (ICR) 'den Profesör Andrea Sottoriva liderliğindeki ekip, tümörler geliştikçe kanser hücreleri ve bağışıklık hücreleri arasında meydana gelen silahlanma yarışını haritalamak için hesaplamalı bir model geliştirmeye başladı. Ekip, Kanser Genom Atlası'nda bulunan bağırsak, mide ve endometriyal kanserlerden elde edilen genomik verileri kullanarak, girdi olarak kanser hücrelerinin genetik kodlarını kullanarak bağışıklık sistemi ve kanser hücreleri arasındaki etkileşimi işleyen bir model geliştirdi. Model, bir tümörde bulunan neoantijenlerin sayısını hesaplayarak ve ne kadar hızlı biriktiklerine bakarak, kanserin bağışıklık sistemine karşı gizleme mekanizmalarını ne zaman harekete geçireceğini tahmin edebiliyor.

Londra Queen Mary Üniversitesi'nden Dr. Lakatos şunları söyledi: "Matematiksel modelleme, resmin yalnızca küçük bir kısmı mevcut olduğunda bile biyolojik süreçleri yeniden oluşturmamıza yardımcı olabilir.Bir kanserin nasıl geliştiğini belirlemede özellikle yararlıdır, çünkü tipik olarak bu sürecin yalnızca tek bir anlık görüntüsünü görebiliriz. Modelimizi, gelecekteki evrimleri hakkında hangi ölçümlerin en bilgilendirici olduğunu vurgulamak için, bağışıklık sistemi tarafından başarılı bir şekilde yok edilenler de dahil olmak üzere gelişmekte olan tüm olası kanserleri karakterize etmek için geliştirdik. "

İmmünoterapi Için Dikkat Edilmesi Gerekenler

Modelden gelen tahminler, kanserli hastalarda immünoterapi duyarlılığı için önemli çıkarımlara sahip olabilir. İmmünoterapiler, kanserle savaşmaya yardımcı olmak için hastanın bağışıklık sisteminin aktivitesini artıran bir grup ilaçtır. Bu tür ilaçların bazı kanser türlerine karşı son derece etkili olduğu, hatta bazı durumlarda iyileştiği gösterilmiştir. Ancak, bu tüm hastalar için geçerli değildir ve tüm tümörler immünoterapiye yanıt vermez. İmmünoterapinin etkili olup olmayacağını önceden bilmek, hasta yönetimi için son derece değerli olacaktır.

Londra Queen Mary Üniversitesi'nden Profesör Graham, "Bağışıklık sistemini güçlendirmek, kanseri tedavi etmenin inanılmaz derecede etkili bir yoludur, ancak neden bazı hastaların immünoterapiye yanıt verirken diğerlerinin yanıt vermediğini anlamak zor olmuştur. Çalışmamız, anlamaya yönelik bir adımdır. Bağışıklık hücreleri ve tümör hücreleri arasındaki etkileşim ve bu anlayışın gelecekte tedavi kararlarına rehberlik etmede yararlı olabileceğini umuyoruz. "

Yeni matematiksel model, araştırmacıların, kanser hücrelerinin bağışıklık gizleme durumuna dayanarak, immünoterapinin bir hasta için etkili bir tedavi seçeneği olup olmayacağı konusunda bilgi vererek, insanların kanserleri hakkında tahminlerde bulunmalarına yardımcı olabilir. Model, bir kanser kendini gizledikten sonra uygulandığında immünoterapinin en etkili olabileceğini tahmin ediyor, çünkü bu noktada tedavi, kanseri tanımak ve savaşmak için bağışıklık sistemini yeniden canlandırmak için kullanılabilir. Model ayrıca, kanser gelişiminin erken dönemlerinde bağışıklık gizleme mekanizmalarını etkinleştirmemişse, immünoterapinin başlangıçta etkili olabileceğini, ancak tedaviye uzun vadeli yanıtın o kadar başarılı olmayabileceğini de öngörüyor.

Kanser Araştırmaları Enstitüsü'nden (ICR) Profesör Sottoriva da şunları söyledi: "Modelimiz, bir tümör ile hastanın bağışıklık sistemi arasında vücutta gerçekleşen silahlanma yarışını matematik yoluyla anlamamıza yardımcı oluyor. Kanserler sürekli olarak adapte oluyor ve gelişiyor - ve genellikle tedavinin etkilerinden kaçınır veya kendilerini bağışıklık sisteminden gizler. Çalışmamız, kanserlerin nasıl gelişeceğini ve bağışıklık sistemiyle nasıl etkileşime gireceğini anlamak ve tahmin etmek için bize değerli bir araç sağlar, böylece kanserin bir sonraki hareketini tahmin edebilir ve hastalar için yeni tedavi stratejileri geliştirebiliriz. "

Ekip, sadece kanserlerin genetik kodlarına bakarak bağışıklık sisteminin tümör üzerindeki etkisinin anlaşılmasını genişleten bir model geliştirdi. Genetik analiz, NHS'de rutin hale geldiğinden, tedavi için hastaları seçmek ve immünoterapilerin neden bazı hastalarda diğerlerinden daha az etkili olduğunu anlamak için genetik verilerin nasıl kullanılacağını bilmek çok yararlıdır. Ekip şimdi tahminlerin doğru olup olmadığını görmek için modellerini immünoterapi ile tedavi edilen kanserlere uygulamak istiyor.