Üye Girişi

Sağlık profesyonellerine özel hazırlanmış içeriklere erişebilmek için giriş yapmanız gerekmektedir. Henüz üye değilseniz lütfen üye ol seçeneğine tıklayın.

Giriş Yap Üye Ol
Şifremi Unuttum
Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
Üye Olun / Giriş Yapın Medikaynak Icon
Medikaynak Rxmediapharma

Üçlü negatif meme kanseri henüz hedefe yönelik bir ilaç tedavisine sahip değildir. Bu nedenle bu hastalar için günümüzde tek umut kemoterapidir. Üçlü negatif meme kanseri agresif ve ölümcül bir kanser türüdür. Hastalar şu anda kemoterapi ile tedavi edilmektedir fakat bu tedavi yaklaşımının başarı garantisi yoktur ve ne yazık ki, kemoterapideki başarısızlık nedeniyle bu hastalarda ortalama hayatta kalma süresi sadece 12 aydır.

Bu sebepler nedeniyle doktorlar, kanseri yok etmek için kombinasyon terapilerine yöneliyorlar. Öte yandan bu hastalar için kombinasyon stratejileri söz konusu olduğundahangi hasta için hangi kombinasyonların işe yarayacağını tahmin etmenin güvenilir bir yolu yoktur.

Araştırmacılar bir bilgisayar programı oluşturmak içinlaboratuvarda ürettikleri üçlü-negatif kanser hücrelerinden ve dünya çapındaki yüzlerce hastadan topladıkları genetik ve tedavi verilerini kullandılar. Araştırmacılar bu yaklaşımları sayesinde daha önce bilinmeyen bir ilaç kombinasyonuortaya çıkarmayı başardılar. Araştırmaya katılan bilim insanları, geliştirdikleri bilgisayar modelinin doktorların kullanımına yönelik, bu hastalıktan muzdarip her bir hasta için en iyi ilaç kombinasyonlarını ortaya çıkaran bir uygulama haline geleceğine inanıyor.

Üçlü negatif meme kanseri hücreleri, hücre içindeki sinyal yollarını yeniden yönlendirerek aynı gün içinde ve hatta bazen saatler içinde tek bir hedefe yönelik ilaca karşı direnç geliştirebilir. Araştırmacılar bu durumu trafikte bir araba kazası olmasına benzetiyor. Navigasyon yazılımları budurumda trafik tıkanıklığına takılmamak için kendisineyeni rotalar oluşturmayı başarabilmektedir. Ancak bu tür kanser hücrelerinin ilaç etkisinden kaçınmak için yeni yollar bulması tam olarak açıklanamamıştır.

Araştırmacılar, İsrail'deki Weizmann Enstitüsü'ndeki meslektaşlarıyla işbirliği içinde, üçlü negatif meme kanserlerinin büyümesini sağlayan ve belirli bir duruma cevaben ağın nasıl yeniden yönlendirileceğini tahmin edebilen bir bilgisayar modeli geliştirdi.

Bu yeni model ve tahminleri, daha sonra kanser hücresi tarafından üstlenilen yeni rotayı engelleyerek, kanseri yenme olasılığı en yüksek olan çeşitli ilaç kombinasyonlarını sıralamasına izin verdi. Araştırmacılar, ABD'de Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından yürütülen kanser genleri ve hasta öykülerinden oluşan bir veritabanı olan Kanser Genom Atlası'ndan elde edilen verileri kullanarak üçlü negatif meme kanserinden sağ kalan kişilerdeki başarılarını belirlemek için ilaç kombinasyonlarının sıralamalarını teste tabii tuttular.

Bu çalışmanın önemi, bir hastanın genomik ve proteomik bilgilerinin incelenip bilgisayar modellerine girilmesi ve buna dayanarak hastanın birilaç kombinasyonundan faydalanıp faydalanmayacağının önceden bilinebilmesidir. Araştırmacılar böylece yanlış tedavi kararları ile hastanın çok değerli zamanının daha iyi kullanılabileceğini belirttiler.

Şaşırtıcı olarak araştırmacılar, geliştirdikleri bu program sayesinde daha önce bilinmeyen ikiyeni ilaç kombinasyonukeşfettiler. Araştırmacılar bu yeni kombinasyonlarıiki ila beş yıl içinde klinik deneylere almayı umut ediyor. Bu model ile daha önce tedavi edilemeyen bu hastalığı tedavi etmede başarılı olunabileceği tahmin ediliyor.

Bilim insanları üçlü negatif meme kanserinin yanı sıra bilgisayar modellerinin ilaç etkisinden kaçınmak için ağın yeniden yönlendirilmesinin gözlemlendiği akciğer ve melanom gibi diğer ciddi kanserler için de etkili ilaç kombinasyonlarını belirlemede uyarlanabilir ve kullanılabilir olduğunu söylediler.

Medikaynak Referanslar

Sung-Young Shin et al. Systems modelling of the EGFR-PYK2-c-Met interaction network predicts and prioritizes synergistic drug combinations for triple-negative breast cancer. PLOS Computational Biology, 2018; 14 (6): e1006192

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler