Za pacijente sa nekim vrstama raka, dijagnoza se može desiti u uznapredovaloj fazi. Dok tumor raste neprimećeno, on akumulira stotine do hiljade mutacija, što otežava naučnicima koji proučavaju rak u kasnoj fazi da shvate koji su doprineli rastu tumora u ranijim stadijumima raka. Poznavanje više o genetskim događajima koji se dešavaju tokom progresije do raka može pomoći naučnicima da naprave realističnije ćelijske i životinjske modele bolesti, pa čak i da razviju bolje načine za rano otkrivanje i lečenje.
Sada je tim istraživača raka na Institutu Broad MIT-a i Harvarda, Opšte bolnice Masačusetsa (MGH) i Državnog univerziteta u Ohaju pokazao da oni, poput arheologa koji pregledaju zakopane artefakte kako bi rekonstruisali istoriju društva, mogu ispitati obrasce u genetici tumora. pejzaž da otkrije svoju prošlost. Oni su izgradili analitički pristup koji omogućava istraživačima da sastave istoriju mutacija uznapredovalih tumora analizirajući egzome tumora (delove genoma koji kodiraju proteine).
Tim je potvrdio i testirao svoj metod na podacima iz dva podtipa raka glave i vrata, od kojih je jedan bio povezan sa izloženošću humanom papiloma virusu (HPV), a drugi ne. Oni su identifikovali određene pokretačke događaje povezane sa ranim stadijumima bolesti koji ranije nisu identifikovani drugim pristupima, i druge važne molekularne događaje koje su povezivali sa agresivnim rastom tumora. Dublji uvid u prošlost tumora generisan ovom metodom mogao bi da pomogne u vođenju novih strategija za skrining raka, prevenciju i precizne terapije koje se fokusiraju na određeni tumor pacijenta.
Tehnologija, nazvana PhilogicNDT, opisana je u Nature Cancer, i slobodno je dostupna naučnoj zajednici.
„Ova metoda bi trebalo da bude jedan od skupova alata u našoj kutiji alata svaki put kada analiziramo uzorke raka, zajedno sa metodama koje traže mutacijske potpise i mutacije pokretača“, rekao je ko-stariji autor Gad Getz, koji je takođe direktor računarske analize genoma raka i član instituta u Programu za rak u Broad-u, profesor patologije na Harvardskoj medicinskoj školi i Paul C. Zamečnik katedra za onkologiju u MGH Cancer Center.
„Mogućnost da se rekonstruiše redosled genetskih događaja korišćenjem podataka o egzomima otvara nove puteve za analizu tipova tumora koji zaista nisu proučavani na ovaj način u bilo kom detalju“, rekao je prvi autor Ignati Leščiner, član Getz-a. lab koji je sada vanredni profesor računarske medicine na Medicinskom fakultetu Univerziteta u Bostonu. „Naš metod ima potencijal da jednog dana poboljša brigu o pacijentima identifikacijom ranih, uticajnih mutacija koje mogu odrediti prognozu pacijenta ili odgovor na terapiju.“
Da bi saznali više o istoriji tumora, naučnici često upoređuju njegovu DNK sa DNK iz prekancerozne lezije iz koje potiče. Ali za mnoge tipove raka, teško je dobiti uzorke iz takvih lezija, bilo zato što su duboko u telu, ne mogu se otkriti ili nije jasno šta treba uzorkovati.
Getz i njegove kolege su pretpostavili da bi umesto toga mogli zaključiti ranu genetsku progresiju ovih karcinoma analizom DNK iz zrelijih tumora koristeći pametne računarske strategije. Oni su razvili PhilogicNDT da traže obrasce pogrešno napisanih i dodatne ili nedostajuće delove DNK u egzomu tumora.
Metoda se delimično oslanja na tendenciju da genomi raka dupliciraju velike delove DNK ili se čak u potpunosti dupliraju, dajući više kopija genoma koje nastavljaju da stvaraju mutacije. Uzimajući u obzir poznate stope mutacija, PhilogicNDT može analizirati podatke o egzomu i uporediti ove duplirane delove genoma tumora da bi zatim rekonstruisao najverovatniji redosled mutacionih događaja.
Istraživači su koristili PhilogicNDT za proučavanje DNK tumora nekoliko stotina ljudi sa HPV-negativnim karcinomom skvamoznih ćelija glave i vrata (HNSCC), koji je podtip povezan sa upotrebom duvana i alkohola. Oni su generisali rekonstrukciju genetskih događaja koja je bila slična podacima iz modela bolesti zasnovanog na premalignim lezijama, potvrđujući njihov pristup. Takođe su identifikovali dodatne mutacije pokretača koje su se mogle zaključiti samo korišćenjem današnjih naprednih tehnologija sekvenciranja.
Pošto su potvrdili svoju metodu, istraživači su je zatim koristili za analizu više od 100 HPV-pozitivnih HNSCC tumora, koji su uzrokovani HPV virusom koji integriše svoj genetski materijal u genom domaćina. Ovi tumori takođe rastu brže od HPV-negativnih tumora i obično se dijagnostikuju u kasnoj fazi, kada prepoznatljivo premaligno tkivo više nije prisutno.
Tim je otkrio da se virus može integrisati u genom domaćina godinama ili čak decenijama pre nego što se pacijentu dijagnostikuje, i da može nastaviti da se integriše u različitim tačkama u genomu tumora kako tumor raste. Njihova analiza je takođe otkrila nekoliko istih mutacija pronađenih u HPV-negativnim tumorima, pored nekih koje su jedinstvene za tip koji brže raste.
U oba podtipa HNSCC, naučnici su primetili slučajeve u kojima se genom udvostručio, proizvodeći četiri kopije umesto dve, mnogo godina pre dijagnoze. Iznenađujuće, videli su i neke slučajeve sa tri kopije genoma, u kojima je jedna od udvostručenih kopija kasnije izbrisana, a ovi tumori su bili agresivniji i verovatnije će se odupreti lečenju.
„Ovi uvidi nam omogućavaju da povežemo informacije o vremenu mutacije sa progresijom tumora i razlikama u preživljavanju“, rekao je Leshchiner.
Istraživači se nadaju da PhilogicNDT može pomoći drugima da rasvetle druge tipove raka kojima nedostaju uzorci tkiva u ranoj fazi ili, u slučaju retkih karcinoma, imaju malo dostupnih uzoraka bilo kog tkiva. Pored toga, ovi računarski pristupi bi mogli da ublaže potrebu za iscrpnim eksperimentalnim studijama na ćelijama ili životinjama koje se oslanjaju na pokušaje i greške da bi otkrile koje kombinacije događaja mogu izazvati rak. Metoda se takođe može primeniti na brojne postojeće skupove podataka sekvenci egzoma raka kako bi se obogatilo ono što je već poznato o tim bolestima.
