Кеп коргонууга келгенде, организм лимфа жана иммундук системалардын аркасында чабуулга таянат. Иммундук система дененин жеке полиция күчтөрүнө окшош, анткени ал патогендик жаман адамдарды издеп, жок кылат.
"Организмдин иммундук системасы кызыктай аракеттенген клеткаларды аныктоодо абдан жакшы. Аларга келечекте шишикке же ракка айланышы мүмкүн болгон клеткалар кирет", - дейт TU/e биомедициналык инженерия бөлүмүнөн Федерика Эдуати. «Аныкталгандан кийин, иммундук система клеткаларды өлтүрөт."
Чабуулду токтотуу
Бирок бул дайыма эле оңой боло бербейт, анткени шишик клеткалары иммундук системадан жашынуунун жолдорун иштеп чыгышат.
"Тилекке каршы, шишик клеткалары табигый иммундук жоопту бөгөттөп коюшу мүмкүн. Шишик клеткасынын бетиндеги протеиндер иммундук клеткаларды өчүрүп, аларды натыйжалуу уйку режимине киргизет ", - дейт Оскар Лапуенте-Сантана, PhD изилдөөчүсү. Эсептөөчү биология тобу.
Бактыга жараша, иммундук клеткаларды ойготуп, алардын шишикке каршы иммунитетин калыбына келтирүүнүн жолу бар жана ал иммунотерапияга негизделген.
Иммунотерапияны киргизүү
Иммунотерапия – бул ракты дарылоо, ал иммундук системанын рак клеткалары менен күрөшүүсүнө жардам берет. Иммунотерапиянын бир түрү иммундук текшерүү пунктунун блокаторлорун (ICB) камтыйт, алар иммундук клеткаларга рак клеткаларынан келген өчүрүү буйруктарын этибарга албоо керектигин айткан дарылар.
ICB ачылышы ракты дарылоодо революциялык болду, Жеймс П. Эллисон жана Тасуку Хонджо биргелешип ICBдеги иштери үчүн физиология же медицина боюнча 2018-жылдагы Нобель сыйлыгын алышты.
ICB көптөгөн бейтаптарды жана рактын ар кандай түрлөрүн дарылоодо ийгиликтүү колдонулса да, бейтаптардын үчтөн бири гана дарылоого жооп берет.
"ICB чоң таасирин тийгизди, бирок кайсы бейтаптар дарылоого көбүрөөк жооп берерин тез аныктай алсак, бул чоңураак болушу мүмкүн" дейт Эдуати. "Ошондой эле башка бейтаптар эмне үчүн ICBге жооп бербей жатканын түшүнсөк жакшы болмок."
Бул көйгөйдү чечүү үчүн Лапуэнте-Сантана жана Эдуати кесиптештери Майса ван Гендерен (TU/e), Питер Хилберс (TU/e) жана Франческа Финотелло (Инсбрук медициналык университети) менен бирге машинаны үйрөнүүгө кайрылышты. бейтаптар ICB кандай жооп бере аларын алдын ала. Алардын иштери Patterns журналында жаңы эле басылып чыкты.
Шишиктин микрочөйрөсүн издөө
Оорулуу ICBге жооп берер-бербесин алдын ала айтуу үчүн, изилдөөчүлөр адегенде бейтаптардан алынган шишик үлгүлөрүндөгү белгилүү биомаркерлерди табышы керек болчу.
"Шиктер шишик клеткаларын гана камтыйт, алар ошондой эле бир нече түрдүү типтеги иммундук клеткаларды жана фибробласттарды камтыйт, алар шишикке каршы же шишикке каршы роль ойной алат жана алар бири-бири менен байланышат ", - деп түшүндүрөт Лапуэнте-Сантана. "Биз шишик микрочөйрөсүндөгү татаал жөнгө салуучу механизмдер ICB реакциясына кандай таасир тийгизерин билишибиз керек болчу. Биз шишик микрочөйрөсүнүн бир нече аспектилерин жогорку деңгээлде чагылдыруу үчүн РНК секвенирлөө маалымат топтомуна кайрылдык."
Оорулуулардын ICBге реакциясын алдын ала билүүгө биомаркер катары кызмат кыла турган туура механизмдерди табуу үчүн команда эсептөө алгоритмдерин жана мурунку клиникалык бейтаптарды тейлөөдөн алынган маалымат топтомдорун колдонуу менен шишиктердин микрочөйрөсүн издешти.
"РНК секвенирлөө маалымат топтомдору жалпыга жеткиликтүү, бирок ICB терапиясына кайсы бейтаптар жооп бергени тууралуу маалымат бейтаптардын жана рак түрлөрүнүн кичинекей бөлүгү үчүн гана жеткиликтүү ", - дейт Эдуати. "Ошентип, биз дайындар маселесин чечүү үчүн трюк колдондук."
Айла
Алардын айласы үчүн, ICB дарылоосуна чыныгы биологиялык жоопту издөөнүн ордуна, изилдөөчүлөр ошол эле маалымат топтомдорунан бир нече алмаштыруучу иммундук жоопторду тандап алышкан. ICB үчүн негизги жооп болбогонуна карабастан, алар чогуу ICB натыйжалуулугунун көрсөткүчү катары колдонулушу мүмкүн.
Бул ыкманын аркасында команда машина үйрөнүү моделдерин бекем үйрөтүү үчүн миңдеген пациенттердин үлгүлөрү бар чоң коомдук берилиштер топтомун колдоно алат.
"Бул иштин олуттуу көйгөйү машина үйрөнүү моделдерин туура үйрөтүү болду. Тренинг учурунда алмаштыруучу иммундук жоопторду карап, биз муну чече алдык ", - дейт Лапуэнте-Сантана.
Машина менен үйрөнүү моделдери менен, изилдөөчүлөр андан кийин ICB дарылоосуна чыныгы жооп белгилүү болгон ар кандай маалымат топтомдорунда моделдин тактыгын сынашкан. "Биз жалпысынан биздин машина үйрөнүү модели ICB дарылоону баалоо үчүн учурда клиникалык орнотууларда колдонулган биомаркерлерден ашып түшкөнүн таптык" дейт Эдуати.
Бирок эмне үчүн Эдуати, Лапуэнте-Сантана жана алардын кесиптештери медициналык дарылоо маселесин чечүү үчүн математикалык моделдерге кайрылып жатышат? Бул дарыгерди алмаштырабы? "Математикалык моделдер жеке молекулалар жана клеткалар бири-бири менен кандай чоң сүрөттү бере алат, ошол эле учурда белгилүү бир бейтаптын шишиктердин жүрүм-турумун болжолдойт. Клиникалык шарттарда, бул ICB менен иммунотерапия дарылоо бейтапка жекелештирилиши мүмкүн дегенди билдирет. Модельдер дарыгерлерге эң жакшы дарылоо боюнча чечим чыгарууда жардам бере аларын эстен чыгарбоо керек, алар аларды алмаштыра албайт». дейт Эдуати.
Мындан тышкары, модель биологиялык жооп үчүн кайсы биологиялык механизмдер маанилүү экенин түшүнүүгө да жардам берет. ICB жообун ортомчу механизмдерди түшүнүү жана аныктоо анын клиникалык эффективдүүлүгүн жогорулатуу үчүн ICBди башка дарылоо менен кантип айкалыштырууну туура көрсөтө алат. Бирок, бул натыйжаларды клиникалык орнотууларга которуудан мурун, адегенде аныкталган механизмдерди эксперименталдык текшерүүнү талап кылат.
Кыялданууга батына бер
Кагазда берилген машинаны үйрөнүү ыкмасын кээ бир изилдөөчүлөр "Anti-PD1 Response Prediction DREAM Challenge" деп аталган DREAM чакырыгына катышуу үчүн да колдонушкан.
DREAM – бул биомедицинадагы алгоритмдерди камтыган көп сандаган чакырыктарды аткарууга арналган уюм. "Биз суб-чакырыктардын биринде биринчи болуп cSysImmunoOnco командасынын аты менен таймашка чыктык" деп кошумчалайт Эдуати.
Биздин иммундук системабыз натыйжалуу детектив жана ооруга аңчы болушу мүмкүн, бирок анда-санда рак клеткалары сыяктуу колго түшпөгөн кара ниет адамдарды жок кылуу үчүн жардамга муктаж. Иммундук текшерүү пунктунун блокаторлорунун жардамы менен иммунотерапия ушундай ыкмалардын бири, бирок ал баарына эле жарай бербейт.
Лапуэнте-Сантана, Эдуати жана кесиптештери, албетте, кыялданууга батынышты жана алардын иши келечекте ICB менен ийгиликтүү дарылана тургандарды тез аныктоодо маанилүү роль ойнойт.
Машинаны үйрөнүүнүн аркасында изилдөөчүлөр белгилүү бир бейтаптарга ракты туура жана натыйжалуу дарылоону тез арада жеткирүүгө үмүттөнүшөт.
Ал эми кээ бир рак клеткалары үчүн бул качканга жана жашына турган жердин жоктугун билдирет.
