Širenje tumora sa primarnog mesta raka na udaljene organe, zvano metastaze, zbunjivalo je naučnike dugi niz godina – oni tek sada počinju da otkrivaju okidače i mehanizme koji pokreću ovaj proces.
Nova studija Indijskog instituta za nauku (IISc) pokazuje kako inherentne varijacije u ćeliji raka i njene interakcije sa okolinom utiču na njenu migraciju. Nalazi, objavljeni u časopisu Biophisical Journal, otkrivaju da ćelije raka izgleda prilagođavaju svoj migracioni obrazac u zavisnosti od fizičkih i biohemijskih karakteristika svog okruženja, nazvanog mikrookruženje.
Istraživači su proučavali dve vrste ćelija raka jajnika — OVCAR-3, koji ima dobro strukturiran poligonalni oblik, i SK-OV-3, koji ima prirodno izdužen oblik vretena. Obe ove ćelije metastaziraju i napadaju tkiva. Postavljanjem ovih ćelija na meke i krute površine koje oponašaju zdrava i bolesna tkiva, istraživači su primetili kako svaki tip prilagođava svoje kretanje na različitim površinama.
Na mekim površinama sličnim zdravom tkivu, oba tipa ćelija se kreću polako u nasumičnim pravcima. Ali na krutim površinama, koje oponašaju čvrsto tkivo sa ožiljcima oko tumora, ćelije su deformabilnije i drugačije reaguju.
„Na osnovu prethodne literature, očekivao sam da će krutost biti važan faktor u pogoršanju migracije ćelija raka. Međutim, ono što nisam očekivao je da su epiteloidne ćelije raka jajnika (OVCAR-3) migratornije od mezenhimalnih ćelija (SK-OV). -3) na tvrđim matricama“, kaže Madumitha Suresh, bivša studentica MTech na Odseku za bioinženjering (BE) i prvi autor studije.
Istraživači su takođe primetili jedinstveni obrazac kretanja u ćelijama OVCAR-3, koji su nazvali „klizanje“. U većini ćelija, pravac kretanja je u skladu sa oblikom ćelije, pri čemu prednja strana ćelije vodi.
Ali kada su se ćelije OVCAR-3 kretale po čvrstim površinama, ovo poravnanje se pokvarilo. Njihovo kretanje postalo je manje usklađeno sa njihovim oblikom, skoro kao da klize ili klize umesto da se kreću pravolinijski. Motivisani ovim neočekivanim rezultatima, istraživači su pokušali da razumeju proces koristeći kvantitativne pristupe.
Postojeće metode za proučavanje kretanja ćelija raka su ili matematički pristupi koji ne obuhvataju promene tokom vremena ili složeni kompjuterski zasnovani pristupi, kao što je mašinsko učenje, koji su izazovni za korišćenje.
Da bi rešili ova ograničenja, istraživači su kreirali pristupačniji softverski alat koji kombinuje Šenonovu entropiju (matematički koncept koji obuhvata slučajnost) sa prethodno korišćenim merama zasnovanim na kretanju i obliku.
Ovaj komplet alata omogućava istraživačima da vide promene u ponašanju ćelija tokom vremena i može se lako primeniti na podatke praćenja živih ćelija. Ovo omogućava da se podaci analiziraju i kvantifikuju numerički u poređenju sa verbalnim izvođenjem zaključaka.
Samo kroz pažljivo traženje korelacija unutar mera kompleta alata, istraživači su mogli da identifikuju kako linija epitelioidnog raka pokazuje manje ograničen odnos između svog oblika i kretanja, omogućavajući joj da migrira na različite i iznenađujuće načine.
„Cilj nam je da proširimo našu studiju kako bismo dešifrovali kolektivnu dinamiku takvih ćelija raka, posebno u složenijim 3D okruženjima“, kaže Ramrai Bhat, vanredni profesor na Odeljenju za razvojnu biologiju i genetiku i odgovarajući autor studije.
„Ovo će baciti novo svetlo na patologiju raka jajnika, bolesti koju karakterišu brze metastaze i visok morbiditet.“
