Međunarodni tim istraživača predvođen Frančeskom Finotelo iz Digitalnog naučnog centra (DiSC) i Odeljenja za molekularnu biologiju izveo je molekularni potpis iz podataka o transkriptomiji tumora koji kvantifikuju glavne izvore heterogenosti u mikrookruženju tumora.
Ovaj inovativni potpis, koji istraživači nazivaju iHet, nudi dublji uvid u odgovore pacijenata na imunoterapiju i mogao bi poboljšati tretmane raka.
„Tumori pokazuju izuzetnu heterogenost u svojoj ćelijskoj i molekularnoj strukturi. Ova raznolikost znatno otežava lečenje“, kaže bioinformatičar Frančeska Finotelo iz Digitalnog naučnog centra i Odeljenja za molekularnu biologiju i glavni autor nedavno objavljenog članka u časopisu iScience.
Zajedno sa kolegama sa Medicinskog univerziteta u Inzbruku, Univerziteta u Ajndhovenu (NL) i Lajdenu (NL) i Univerzitetskog koledža u Londonu, razvila je iHet potpis. Ovaj potpis je povezan sa antitumorskim imunitetom kod različitih vrsta raka i omogućava precizno predviđanje koliko će pacijent reagovati na imunoterapiju.
Imunoterapija je poslednjih godina postala sve važnija u lečenju raka. Umesto da direktno napada ćelije raka, imunoterapija cilja na sopstveni imuni sistem tela, podržavajući ga u borbi protiv raka. „Nažalost, veoma je teško predvideti da li će pacijent reagovati na imunoterapiju ili ne. To je takođe zbog heterogenosti tumorskog mikrookruženja, a tu dolazimo i mi“, kaže Finotelo.
U trenutnoj studiji, istraživači koje je vodio Finotello koristili su pristup sistemske biologije da analiziraju heterogenost mikrookruženja tumora. Oni su analizirali transkriptomske podatke iz uzoraka raka pluća, posebno karcinoma pluća ne-malih ćelija, od više od 1.000 pacijenata. Koristeći specijalnu metodu nazvanu multi-omics faktorska analiza (MOFA), uspeli su da identifikuju glavne izvore heterogenosti u mikrookruženju tumora.
„Prvo smo iz ovih uzoraka izvukli neke karakteristike visokog nivoa koje se mogu interpretirati koje nas informišu o tome koji su tipovi ćelija prisutni i koji su faktori i putevi transkripcije aktivni u mikrookruženju tumora. Zatim smo koristili MOFA da odredimo koje karakteristike najviše variraju unutar i između tumora i izveo iHet potpis.
„Analizom više od 6.000 uzoraka pacijenata, uspeli smo da pokažemo da je ovaj potpis sačuvan i kod drugih vrsta raka i da je povezan sa imunitetom na rak“, objašnjava bioinformatičar.
Značajan aspekt trenutnog rada je poboljšana tačnost predviđanja potencijalnog uspeha lečenja, posebno kroz integraciju digitalnih podataka o patologiji da bi se razlikovali u iHet potpisu „dobri“ mehanizmi—koji su u osnovi imunološke aktivnosti protiv raka—od „loših“ mehanizama— tj. mehanizmi negativne povratne sprege koji nastaju kao odgovor u tumoru da drže naš imuni sistem pod kontrolom.
„Mi smo posebno koristili podatke o digitalnoj patologiji da ispravimo karakteristike u potpisu iHet-a koje su povezane sa isključenjem imunih ćelija iz tumora“, objašnjava Finotello.
„Važan doprinos – pored predviđanja kliničkog ishoda pacijenata – je interpretabilnost potpisa, što otvara vrata dublje analize faktora koji određuju uspeh ili neuspeh imunoterapije i koji bi mogli biti usmereni na poboljšati kliničku efikasnost terapija.“
