Rak predstavlja značajne izazove zbog razvoja otpornosti i verovatnoće recidiva. Otpornost može nastati usled trajnih genetskih promena u ćelijama raka ili negenetskih promena u ponašanju ćelija raka izazvanih tretmanom. Standard nege u lečenju raka obično uključuje primenu maksimalne tolerantne doze leka da bi se efikasno iskorenile ćelije osetljive na lek. Međutim, ovaj pristup često ne uspeva dugoročno jer ćelije raka otporne na lekove mogu brže rasti kada se sve ćelije raka osetljive na lekove ubiju.
Pristup tretmanu zasnovan na evoluciji, nazvan adaptivna terapija, personalizuje dozu ili pauze tretmana na osnovu individualnih odgovora pacijenata. Cilj adaptivne terapije je održavanje dovoljnog broja osetljivih ćelija za kontrolu rasta rezistentnih ćelija. Nedavne studije i klinička ispitivanja su pokazala da adaptivna terapija može efikasnije da odloži otpornost u poređenju sa standardom nege.
Određivanje doze i pauze u lečenju za svakog pacijenta je izazovno jer je rak složen sistem koji se razvija, a svaki pacijent je drugačiji. Matematički modeli mogu biti od pomoći u dizajniranju takvih strategija lečenja specifičnih za pacijente. Zaista, razvijeno je nekoliko matematičkih modela kako bi se istražili efekti različitih strategija lečenja na ishode pacijenata.
Međutim, postojeći matematički modeli često zanemaruju uticaj stečene rezistencije i plastičnosti ćelija raka. „Stečena rezistencija“ obuhvata različite vrste rezistencije koje se javljaju, često usled genetskih promena. „Plastičnost ćelije“ se odnosi na sposobnost ćelija raka da menjaju svoje fenotipove kao odgovor na promene u svom mikrookruženju, kao što su fluktuacije u dozi lečenja ili prestanak lečenja
Istraživački tim koji predvodi dr Kim Eunjung iz Istraživačkog centra za informatiku prirodnih proizvoda Korejskog instituta za nauku i tehnologiju (KIST) uspostavio je teorijsku osnovu za strategije lečenja raka nakon evolucije tumora. Rad je objavljen u časopisu Haos, solitoni i fraktali.
Oni su razvili matematički model za predviđanje evolucije tumora, uzimajući u obzir sticanje otpornosti ćelija raka i njihovu sposobnost da promene fenotipsko ponašanje (plastičnost) tokom lečenja. Analiza njihovog modela identifikovala je uslove za postojanje efektivnog prozora doze, raspona doza koje bi mogle da održe zapreminu tumora u tački ravnoteže, gde zapremina tumora ostaje nepromenjena i stabilna.
Za neke plastične tumore, pauze u lečenju pomažu ćelijama raka da ponovo postanu osetljive, udružujući snage sa drugim osetljivim ćelijama kako bi se suzbio rast otpornih ćelija. Istraživački tim je predložio doziranje evolucione terapije, koje uključuje primenu tretmana u ciklusima koji se sastoje od odmora za lečenje, minimalnih efektivnih doza i maksimalnih tolerisanih doza.
Pauziranje lečenja omogućava plastičnim ćelijama raka da povrate osetljivost, nakon čega sledi primena minimalne efektivne doze za kontrolu zapremine tumora. Nakon toga se primenjuje maksimalna tolerantna doza da bi se dodatno smanjila veličina tumora. Ovaj ciklus doziranja efikasno sadrži zapreminu tumora na kontrolisanom nivou.
Numeričke simulacije predloženih strategija, primenjene na pacijentu sa melanomom, dodatno ilustruju ove nalaze. Rezultati pokazuju da evoluciono doziranje može da preusmeri dinamiku tumora, održavajući veličinu tumora ispod podnošljivog opterećenja.
Razvijeni matematički model može predvideti opseg efektivne doze kandidata za lečenje raka pre kliničkih ispitivanja. Može pomoći u određivanju antikancerogenih efekata novih tretmana i identifikovanju efektivnog opsega doziranja za svaki lek. Štaviše, model doprinosi personalizovanim strategijama lečenja raka uzimajući u obzir evolucionu dinamiku tumora specifičnu za pacijenta tokom lečenja.
Dr Kim Eunjung je izjavio: „U trenutnoj studiji, naglasili smo ulogu fenotipske plastičnosti ćelija raka u poboljšanju kontrole opterećenja tumorom sa ciklusnim dozama evolucionog tretmana.“
Ona je takođe spomenula planove za korišćenje matematičkog modela u dizajniranju eksperimenata na životinjama i kliničkih ispitivanja za potencijalne kandidate za lekove protiv raka dobijenih iz prirodnih proizvoda. Ovo ima za cilj uspostavljanje režima doziranja koji efikasno kontroliše opterećenje tumorom.
