Cercetarea identifică metode inovatoare de tratament pentru cel mai frecvent tip de cancer colorectal
Cercetarea recentă publicată astăzi evidențiază noi modalități potențiale de tratament pentru cel mai comun tip de cancer colorectal din Irlanda.
Studiul a fost realizat de o echipă internațională de cercetare, condusă de RCSI University of Medicine and Health Sciences și The Institute of Cancer Research, Londra, și oferă un plan clar pentru reutilizarea medicamentelor existente și dezvoltarea unor noi terapii, pentru a crea tratamente mai eficiente și personalizate pentru mii de pacienți care au în prezent opțiuni limitate.
Dintre cele 2.500 de cazuri noi de cancer colorectal diagnosticate anual în Irlanda, cancerul colorectal microsatelit stabil (MSS) reprezintă 80-85% din acestea, dar este greu de tratat, având o reacție limitată la multe dintre terapiile mai noi. Studiile clinice care combină chimioterapia cu noi medicamente țintite sau imunoterapii au adus doar îmbunătățiri modeste în comparație cu tratamentele standard existente.
Acum, cercetătorii au descoperit vulnerabilități în aceste tumori și au identificat combinații de medicamente – inclusiv medicamente deja aprobate pentru alte tipuri de tumori – care ar putea fi utilizate pentru a le viza, ducând la tratamente mai eficiente pentru cancerul colorectal.
Folosind 2.000 de probe de tumori de la pacienți, cercetătorii au analizat datele genetice, proteice, metabolice și clinice, cu ajutorul instrumentelor de inteligență artificială (IA), revelând modalități anterior nerecunoscute prin care celulele canceroase se divid, cresc, se adaptează și interacționează cu mediul lor.
Pentru a realiza acest lucru, echipa a dezvoltat o abordare IA numită iPhenMap, care poate crea o hartă biologică a tumorii. Folosind această hartă, au reușit să identifice conexiuni între diferitele elemente ale tumorii – cum ar fi caracteristicile genetice și metabolice – care au fost trecute cu vederea în studiile anterioare care au analizat datele în izolare.
Un aspect important este că au descoperit vulnerabilități anterior neidentificate în tumori. Apoi, au testat aceste vulnerabilități în modele de laborator și au arătat că anumite combinații de medicamente ar putea funcționa bine pentru a le viza și a trata cancerul.
De exemplu, medicamentul țintit trametinib – aprobat pentru a trata diverse cancere, inclusiv melanom, cancer pulmonar și cancer tiroidian, cu o mutație specifică – a demonstrat că reduce semnificativ creșterea tumorii și extinde supraviețuirea în modelele de laborator atunci când este combinat cu alte medicamente.
Cercetătorii speră că această lucrare va accelera drumul către testarea clinică a noilor strategii de tratament pentru cancerul colorectal, folosind medicamente care au fost deja dezvoltate și aprobate. De asemenea, echipa consideră că abordarea lor IA ar putea fi utilizată pentru a identifica medicamente mai eficiente pentru alte tipuri de tumori.
Studiul publicat în revista de oncologie de top Cancer Cell a fost condus în comun de Annette Byrne, șef al RCSI Precision Cancer Medicine Group, Departamentul de Fiziologie și Fizică Medicală, și Anguraj Sadanandam, lider de grup, Systems and Precision Cancer Medicine Group, The Institute of Cancer Research, Londra. Rodrigo Dienstmann a fost coautor senior al studiului.
Pacienții cu cancer colorectal metastatic MSS cu mutație RAS au nevoie urgentă de opțiuni de tratament mai bune, în special atunci când boala lor nu mai răspunde la terapia standard.
Deși aceste descoperiri rămân preclinice, ele evidențiază oportunități terapeutice promițătoare și oferă o bază solidă pentru dezvoltări ulterioare. Următorul pas va fi identificarea caracteristicilor biologice care prezic răspunsul și determinarea modului în care aceste abordări pot fi avansate în siguranță spre evaluarea clinică.
Annette Byrne a declarat: „O forță majoră a acestei cercetări este amploarea și diversitatea setului de date, care a fost posibilă doar prin colaborarea cu parteneri europeni. Prin adunarea datelor de la pacienți din mai multe țări și integrarea datelor ADN, ARN, epigenetice, proteice, metabolice, de celule unice și clinice la această scară, am reușit să expunem conexiuni între biologia tumorii și dependența terapeutică care ar fi fost altfel pierdute.”
Sadanandam a adăugat: „IA și învățarea automată vor ajuta din ce în ce mai mult cercetătorii în oncologie să reunească aceste date complexe, nu doar pentru a clasifica tumorile, ci pentru a înțelege cum se comportă acestea, a identifica vulnerabilitățile lor și a ghida dezvoltarea și reutilizarea tratamentelor, astfel încât pacienții să poată trăi mai mult și mai sănătos.”
Asigurarea că vocea pacientului a fost integrată pe parcursul proiectului și că rezultatele au fost diseminate într-un format accesibil a fost o prioritate.
