U velikom skoku ka efikasnijim tretmanima raka, istraživači sa Univerziteta u Ouluu razvili su inovativni cevovod dizajniran da direktno analizira odgovore na lekove u primarnim uzorcima tumora pacijenata.
Ovaj metod se bavi ključnim jazom u lečenju raka — poteškoćama u identifikaciji pravog leka ili kombinacije lekova za svakog pacijenta. Novo otkriće predstavlja ogroman korak ka personalizovanoj medicini, jer omogućava analizu kako se pojedinačni karcinomi ponašaju kao odgovor na različite terapije.
Cevovod, koji koristi barkodiranje živih ćelija, omogućava istovremeni skrining 96 tretmana lekovima u rezoluciji jedne ćelije.
Studija je bila fokusirana na serozni karcinom jajnika visokog stepena (HGSOC), a cevovod je otkrio kompleksan transkripcioni pejzaž tumora lečenih sa 45 različitih lekova, koji predstavljaju 13 različitih klasa mehanizma delovanja.
Integracijom naprednog jednoćelijskog RNK sekvenciranja, istraživači sada mogu mapirati regulatornu dinamiku gena koja pokreće otpornost na lekove protiv raka i osetljivost u realnom vremenu, direktno iz tumora pacijenta. Rad je objavljen u časopisu Nature Chemical Biologi .
Eksperimentalni pristupi koji koriste tradicionalne modele ćelijskih linija često previše pojednostavljuju biologiju stvarnih tumora, što čini izazovnim predvideti kako će pacijent reagovati na terapiju. Rad sa primarnim uzorcima pacijenata ne samo da poboljšava tačnost ovih predviđanja, već i otvara vrata za izgradnju velike baze podataka „omike“ zasnovane na podacima o odgovorima na lekove.
„Naša sposobnost da direktno proučavamo odgovore na lekove na nivou jedne ćelije u uzorcima primarnih tumora pacijenata na multipleksiran način predstavlja ogroman korak ka personalizovanoj medicini“, rekla je Daniela Ungureanu, vanredni profesor na Univerzitetu u Ouluu.
„Ovaj pristup nam omogućava da istražimo kako se pojedinačni karcinomi ponašaju kao odgovor na različite terapije, što bi moglo pomoći u prevazilaženju nepredvidivosti korišćenja ćelijskih linija ili životinjskih modela. Sa ovim novim podacima, možemo stvoriti moćan resurs za vođenje odluka o lečenju u klinici. “
Uspostavljanje sveobuhvatne baze podataka odgovora na lekove koristeći primarne uzorke značajno će poboljšati sposobnost da se pacijenti uporede sa terapijama koje će najverovatnije biti efikasne, što će na kraju poboljšati ishode u personalizovanom lečenju raka.
Koristeći podatke iz širokog spektra tumora pacijenata, kliničari mogu precizno odrediti specifične regulatorne odgovore gena koji podstiču otpornost ili osetljivost na tretmane, stvarajući prilagođeniji pristup nezi zasnovan na podacima.
„Naši nalazi nude obećavajući okvir za poboljšanje prenamene lekova i poboljšanje strategija odabira pacijenata, posebno za one koji se bore protiv raka sa lošom prognozom i ograničenim mogućnostima lečenja“, rekla je Alis Dini sa Univerziteta u Ouluu, prvi autor studije.
„Iskoristivši napredne tehnologije sekvenciranja, možemo utrti put za efikasnije i personalizovanije pristupe tretmanu u HGSOC-u.
