Ispitujući koji su geni uključeni i isključeni u mešavini tipova ćelija iz biopsija raka dojke, tim predvođen istraživačima UT Southvestern Medical Center razvio je alat koji može precizno predvideti koji će pacijenti sa rakom dojke reagovati na imunoterapije.
Njihova otkrića, objavljena u Cell Reports Medicine, mogu ponuditi novi način izvođenja precizne medicine, koja usmerava najefikasnije terapije pojedinačnim pacijentima.
„Imunoterapija je napravila neverovatne korake u produženju preživljavanja pacijenata sa rakom, ali deluju samo u oko 20% vremena. Da bi imunoterapije bile korisnije, moramo mnogo bolje razumeti ćelijski sastav specifičnih tumora i kako te ćelije interaguju jedni sa drugima“, rekao je Isak Chan, MD, Ph.D., docent za internu medicinu i molekularnu biologiju i u Harold C. Simmons Comprehensive Cancer Center na UT Southvestern.
Dr Čen je objasnio da su tokom poslednjih nekoliko decenija istraživači sve više shvatali da maligni tumori nisu samo napravljeni od ćelija raka, već imaju različite tipove ćelija, uključujući i imune ćelije koje mogu da ometaju ili pomognu tumorima da napreduju. Postojeće imunoterapije koriste ovu pojavu stimulišući T ćelije prisutne u i oko tumora da napadaju ćelije raka.
Međutim, T ćelije nisu jedine ćelije koje se bore protiv raka prisutne u tumorima koji se menjaju nakon interakcije sa ćelijama raka, primetio je dr Čen. Prirodne ćelije ubice (NK), deo urođenog imunog sistema, takođe mogu pomoći u borbi protiv raka. Međutim, Chan Lab i drugi su pokazali da interakcije između ćelija raka i NK ćelija mogu iscrpiti ili čak reprogramirati – ili pokvariti – NK ćelije da promovišu tumore umesto da ih ubijaju.
Doktor Čen i njegov tim uspeli su da identifikuju ove reprogramirane NK ćelije u tumorima dojke u prethodnim istraživanjima. Pacijenti koji su imali visoke nivoe reprogramiranih NK ćelija imali su lošije ishode, što ukazuje na potencijal za terapeutsko ciljanje ovih ćelija.
Da bi bolje razumeli kako ćelije raka komuniciraju sa imunim ćelijama, dr Čen i njegove kolege su iskoristili metod koji se zove jednoćelijsko RNK sekvenciranje (scRNA-sek), koji procenjuje ekspresiju gena u svakoj pojedinačnoj ćeliji. Kombinovanjem nekoliko javno dostupnih baza podataka scRNA-sek, kreirali su novi skup podataka koji je uključivao 119 uzoraka tumora od 88 pacijenata sa rakom dojke.
Koristeći ovu veću bazu podataka, istraživači su bili u mogućnosti da analiziraju podatke iz 236.363 ćelije, daleko više od bilo koje analize scRNA-sek raka dojke do sada.
Koristeći računarsku tehniku, tim je grupisao ćelije raka u kojima su slični skupovi gena bili uključeni ili isključeni i otkrio da zapravo postoji 10 kategorija ćelija raka dojke. Samo tri kategorije ćelija raka dojke (hormon-pozitivne, HER2-pozitivne i trostruko negativne) se obično koriste za određivanje odgovarajuće terapije. Distribucija 10 kategorija ćelija raka varira među tumorima; skoro svi tumori su imali mešavinu različitih podtipova, rekao je dr Čen.
Analizirajući koje imune ćelije su delovale sa kategorijama ćelija raka na osnovu ove ekspresije gena, istraživači su koristili podatke o ishodima kako bi pokazali da su pacijenti sa određenim kombinacijama podtipova imali lošije ishode od drugih. Ova analiza je takođe ponudila uvid u važne kliničke interakcije ćelija raka sa drugim tipovima imunih ćelija – nalaz koji su dr Chan i njegove kolege iskoristili da naprave alat koji su nazvali InteractPrint.
Demonstrirajući svoju vrednost, InteractPrint je tačno predvideo odgovor na imunoterapiju u velikom, tekućem kliničkom ispitivanju testiranja imunoterapije kod pacijenata sa rakom dojke.
Dr Chan je primetio da bi ovaj pristup – procena interakcije između raka i imunih ćelija kroz njihovu ekspresiju gena – mogao da proceni verovatnoću odgovora na različite imunoterapije za širok spektar tipova raka, pomažući lekarima da izaberu pacijente za koje će ovaj tretman biti najuspešniji .
