نهج حسابي مبتكر يقدم أهدافا جديدة للسرطان

استخدم باحثون في كلية طب وايل كورنيل الذكاء الاصطناعي لتحديد أهداف الأدوية بناءً على رسم خرائط للشبكات التنظيمية في أورام المرضى.

وبحسب موقع ميديكال إكسبريس، حددت الدراسة، التي نُشرت في Cell Systems، تجريبيا وثبتت 4 مرشحين للأدوية لعلاج سرطان الغدد الصماء العصبية وسرطان الكبد وسرطان الكلى، والتي لها تشخيص قاتم مع الخيارات العلاجية الحالية.

يقدم هذا البحث طريقة جديدة مطلوبة بشدة لتحديد أهداف دوائية جديدة للعديد من أنواع السرطان.

ورغم أن العلاج الموجه لبعض أنواع السرطان قد أدى إلى تحسين معدلات البقاء على قيد الحياة، فإن مقاومة العلاج والتقدم الناتج عن المرض يشكلان تحديًا مستمرًا.

بالإضافة إلى ذلك، لا توجد أهداف دوائية محددة معروفة للعديد من أنواع السرطان.

قاد المؤلف الرئيسي الدكتور إيكتا كورانا، الأستاذ المشارك في علم وظائف الأعضاء والفيزياء الحيوية وباحث مؤسسة وورلد كوانت، الجهود التي بذلت لرسم خرائط الشبكات التنظيمية الجينية لعينات الأورام من 371 مريضًا والتي تضمنت 22 نوعًا من السرطان، باستخدام نهج حسابي جديد.

غالبًا ما تتغير الشبكات التنظيمية الجينية - النماذج التي تصف العلاقات المعقدة بين الجينات في الخلية - في السرطان.

إن بناء شبكات تنظيمية دقيقة للجينات ليس بالمهمة السهلة. وقد قام الباحثون بدمج البيانات من الخلايا السرطانية في الحمض النووي الريبي، والذي يتم ترجمته إلى البروتينات وسهولة الوصول إلى الكروماتين، ويمكن أن يساعد في الكشف عن كيفية تأثير حزم الحمض النووي والعوامل الأخرى على التعبير الجيني.

نهج حسابي مبتكر

وقد طور الباحثون نهجًا حسابيًا مبتكرًا، أطلقوا عليه اسم شبكات تنظيم السرطان والحساسيات (CaRNetS)، لاكتشاف البروتينات الرئيسية التي يمكن أن تكون أهدافًا للأدوية لعلاج السرطان داخل شبكات تنظيم الجينات.

وقد حددوا أهدافًا معروفة، مثل BRAF في الجلد، وCTNNB1 (B-Catenin) في القولون، وERBB2 (Her2) في سرطان الرئة.

وقال المؤلفون: "من خلال هذه الحالات الإيجابية المعروفة كنقطة مرجعية، سعينا إلى التحقق من صحة المرشحين الرئيسيين في أنواع السرطان ذات العلاجات المستهدفة الفعالة والمحدودة".

ثم استخدم الباحثون نهجهم للعثور على عوامل النسخ الرئيسية والبروتينات المتفاعلة معها، والتي قد تكون نقاط ضعف يمكن استهدافها لإيقاف أو إبطاء نمو الورم.

عوامل النسخ هي بروتينات ترتبط بتسلسلات DNA محددة وتنظم التعبير عن الجينات، مما يؤدي إلى تشغيل إنتاجها وإيقافه.

وباستخدام شبكات CaRNets على عينات الأورام لدى المرضى، تمكن الباحثون من تقسيم المرضى إلى 22 مجموعة - تسع مجموعات تتوافق مع نوع واحد فقط من السرطان و13 مجموعة تحتوي على مرضى من أنواع متعددة من السرطان.

والأمر المهم هو أن النهج كشف عن أهداف الأدوية لجميع المجموعات الـ 22.

وقد أثبت الباحثون صحة 4 من هذه البروتينات المرشحة في الخلايا. ووجدوا أن تثبيط البروتينات التي حددوها أثر بشكل كبير على النمو في خطوط الخلايا التي تمثل أنواع سرطان الكلى والكبد والغدد الصماء العصبية مقارنة بالضوابط.

يتصور الباحثون أنه مع سهولة قياس إمكانية الوصول إلى الكروماتين من أنسجة المريض على نطاق واسع، سيتم استخدام نهجهم الحسابي على نطاق واسع لإيجاد خيارات علاجية جديدة لمزيد من أنواع السرطان الفرعية والأنواع.