STUDIU. Noi ținte terapeutice identificate la peste jumătate dintre glioblastoame, cu ajutorul algoritmilor AI
Noi ținte terapeutice pentru două subtipuri de glioblastom multiform au fost detectate cu ajutorul unui algoritm AI (inteligență artificială). Rezultatele obținute cu ajutorul algoritmului SPHINKS au fost publicate în Nature Cancer.
Glioblastomul este o tumoră cerebrală malignă, fiind și cea mai agresivă dintre toate, deoarece nu se dezvoltă din neuroni, ci din celulele gliale, care sunt principalul suport ale neuronilor din sistemului nervos central. Aceste celule sunt mult mai numeroase decât neuronii și pot da naștere la tumori, benigne sau maligne, cu o evoluție rapidă și un prognostic defavorabil.
Deoarece în prezent tratamentul este același pentru toate tipurile de glioblastoame, SPHINKS oferă posibilitatea unui tratament țintit în funcție de subtipul glioblastomului. Acesta identifică protein-kinazele care sunt cele mai active la nivel tumoral, specifice fiecărui pacient, dezvoltând pe baza acestora noi strategii terapeutice individualizate.
Algoritmul SPHINKS a fost creat prin analizarea unor baze de date mari, generate de-a lungul timpului, fiind apoi aplicat asupra datelor obținute din Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), cu validarea a două subtipuri de glioblastoame. Aceste subtipuri sunt cele mai întâlnite și cele mai agresive, fiind reprezentate de cel glicolitic/plurimetabolic, adică 30% din totalul glioblastoamelor, respectiv cel proliferativ/progenitor, care înseamnă un sfert din numărul tumorilor.
Pentru a testa acuratețea predictivă a algoritmului SPHINKS, grupul de cercetare a creat avataruri derivate din celulele tumorale prelevate de la pacient în sala de operație. Aceste celule au fost apoi crescute in vitro, într-un mediu de cultură 3D, care le permite dezvoltarea și interacțiunea cu mediul în cele trei dimensiuni, așa cum s-ar întâmpla in vivo, rezultând organoizi. Acești organoizi aduc informații asupra creșterii, diferențierii, structurii celulare și microclimatului tumorii, fiind un substrat pentru studii genomice, epigenomice, farmacologice și biochimice țintite.
„Când am grupat aceste avataruri conform clasificărilor pe care le-am dezvoltat, am identificat două protein-kinaze principale, PKCδ and DNA-PK, iar medicamentele care țintesc aceste proteine sunt eficace împotriva dezvoltării tumorale”, a relatat pentru Inside Precision Medicine co-autorul Antonio Iavarone, director adjunct la Sylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Miller School of Medicine.
Inițial, cercetătorii au clasificat glioblastoamele în 4 grupuri, clasificarea fiind făcută pe baza caracteristicilor moleculare ale acestora. Aceste descoperiri au fost publicate în anul 2021, într-o lucrare din Nature Cancer.
În analiza curentă, au făcut descoperiri nu doar în legătură cu protein-kinazele, ci și modificările de la nivelul fosfoproteinelor. Aceste date legate de fosfoproteine pot duce la descoperiri în legătură cu proprietăți ale celulelor tumorale care pot activa sau dezactiva proteine cheie.
Planul echipei de cercetare este de a iniția trialuri clinice pentru aceste două subtipuri de glioblastoame, focusul terapeutic fiind asupra țintirii protein-kinazalor, folosind medicamente care sunt deja disponibile.
Între timp, cercetătorii validează algoritmul cu organoizii obținuți din celulele tumorale prelevate de la pacienți, implantați în creierul șoarecilor. Cheia acestei strategii de testare este aceea de a vedea dacă medicamentele date într-o concentrație terapeutică pot pătrunde la nivelul tumorii cerebrale și care sunt efectele acestora.
Citește și:
- STUDIU. Cancerele cerebrale ar putea fi identificate precoce printr-o nouă metodă care analizează proteinele membranare din urină
- STUDIU. Biomarkeri care pot indica o formă agresivă de boală la pacienții cu gliom
- µMESH, un sistem implantabil de nouă generație pentru administrarea terapiilor ar putea crește supraviețuirea în formele agresive de cancer cerebral