Wiele osób z rakiem jelita grubego w stadium II lub III otrzymuje dodatkową lub adiuwantową chemioterapię po operacji. Jednak badania kliniczne wykazały, że takie leczenie nie poprawia szans na przeżycie u każdego pacjenta. Badanie opublikowane 25 lipca 2024 r. w Raporty komórkowe Medycyna identyfikuje i weryfikuje 10-genowy biomarker, który potencjalnie przewiduje, czy pacjent z rakiem jelita grubego w II lub III stadium odniesie korzyści z chemioterapii uzupełniającej.

Drugorzędne odkrycie z badania może również prowadzić do dalszych badań i zastosowań. Naukowcy odkryli, że sygnatura genu może potencjalnie przewidywać, czy immunoterapia pomoże niektórym pacjentom – ważne, ponieważ nie ma jeszcze jasnych wytycznych dotyczących tego, którzy pacjenci z rakiem jelita grubego mogliby skorzystać z immunoterapii.

Badanie, którym kierował dr Steven Chen, naukowiec z Sylvester Comprehensive Cancer Center przy Miller School of Medicine na Uniwersytecie Miami, stanowi podwaliny dalszych badań, które w przyszłości mogą umożliwić pacjentom i ich lekarzom podejmowanie spersonalizowanych decyzji dotyczących leczenia.

Kiedy mówimy o precyzyjnej onkologii, oznacza to, że wykorzystujemy informacje o indywidualnym pacjencie – tutaj mówimy szczególnie o biomarkerach pacjenta -; aby pomóc lekarzowi w podjęciu decyzji klinicznej o tym, jaki rodzaj leczenia jest najlepszy dla pacjenta. W idealnym przypadku chcemy stosować chemioterapię adiuwantową tylko u pacjentów, którzy odniosą z niej korzyści. W przypadku pacjentów, którzy nie reagują, nadal musimy znaleźć inne skuteczne metody leczenia.

Steven Chen, doktor, badacz, Sylvester Comprehensive Cancer Center, Miller School of Medicine, University of Miami

Jako naukowiec zajmujący się danymi, Chen wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w badaniach nad rakiem, skupiając się głównie na raku jelita grubego i piersi.

Naukowcy odkryli już wcześniej biomarkery, które pomagają lekarzom przewidywać krzywą przeżycia pacjenta lub zrozumieć, jak agresywny jest nowotwór. Są one przydatne, powiedział Chen, ale nie pomagają w kierowaniu leczeniem.

Dlatego on i jego współpracownicy z Uniwersytetu Vanderbilt i Centrum Onkologicznego Memorial Sloan Kettering postanowili znaleźć sygnaturę genową – konkretny zestaw genów, których łączone wzorce ekspresji mogą służyć jako biomarker – który mógłby…

Guzy u pacjentów z rakiem jelita grubego charakteryzują się wieloma różnymi profilami genomowymi, dlatego zespół zebrał profile ekspresji genów z sześciu publicznie dostępnych źródeł, tworząc zbiór danych obejmujący 933 pacjentów. Jest to jeden z największych zbiorów danych dotyczących ekspresji genów dla raka jelita grubego w stadium 2 i 3.

Naukowcy zajmujący się danymi z zespołu skrupulatnie przeprowadzili selekcję i kontrolę jakości, aby mieć pewność, że zidentyfikowali dokładny podpis genowy pozwalający przewidywać reakcje na chemioterapię.

Chcieli również, aby podpis genu był praktyczny, z niewielką liczbą genów. Wykorzystali uczenie maszynowe do zbudowania sieci tysięcy potencjalnie istotnych genów, które zawęzili najpierw do sieci 18 genów, a następnie do 10 genów.

Gdy naukowcy byli pewni, że sieć 10 genów ma znaczenie biologiczne, zbudowali model analizujący sygnaturę genów w celu przewidzenia, którzy pacjenci odniosą korzyści z chemioterapii adiuwantowej.

Następnie zespół chciał przetestować dokładność swojego podpisu genetycznego. Posiadanie interdyscyplinarnego zespołu było kluczowe dla tego kroku, powiedział Chen. „Ścisła współpraca z chirurgami, onkologami i biologami zapewnia, że ​​nasze odkrycia są solidne, klinicznie istotne i mogą być skutecznie przełożone na praktykę”.

Naukowcy zajmujący się danymi z zespołu przetestowali moc predykcyjną sygnatury genu, porównując ją z wynikami tysięcy losowych sieci od pięciu do piętnastu genów. Znacznie lepiej przewidywała, czy pacjent odniesie korzyści z chemioterapii.

Chirurdzy i onkolodzy pobrali próbki tkanki nowotworowej od 109 pacjentów z rakiem jelita grubego w stadium 2 i 3, a także informacje na temat reakcji pacjentów na chemioterapię uzupełniającą.

Badania wykorzystujące te próbki dodatkowo potwierdziły ten model: pacjenci, u których przewidywano korzyści z chemioterapii na podstawie sygnatury genu, „mieli znacznie lepsze wyniki przeżycia niż ci, u których przewidywano, że nie odniesie ona korzyści” – wykazano w badaniu.

Chen ma nadzieję, że biomarker opracowany przez zespół kiedyś pomoże pacjentom, ale zanim będzie mógł zostać wykorzystany klinicznie, potrzeba jeszcze kilku etapów.

„Aby być naprawdę klinicznie stosowalnym, musimy przejść przez prospektywne badania kliniczne” – powiedział. „Oznacza to, że rekrutujemy pacjentów i stosujemy ten biomarker, aby sprawdzić, czy jest naprawdę skuteczny”.

Badanie zostało sfinansowane przez Sylvestra i jego motywacją był cel Chena, jakim było przełożenie nauki o danych na korzyści w świecie rzeczywistym.

„Mam nadzieję, że wszystkie odkrycia naukowe, jakie odkryjemy, przyczynią się do poprawy decyzji klinicznych i ostatecznie pomogą pacjentom onkologicznym” – powiedział.