Исследователи создали математическую модель, которая может определить влияние иммунной системы на эволюцию опухоли. Информация, полученная при использовании этой модели, может быть использована для прогнозирования эффективности иммунотерапии при раке пациента, что поможет принять решение о лечении.
Иммунные клетки распознают опухоли, обнаруживая молекулы, присутствующие на поверхности раковых клеток, известные как неоантигены. Неоантигены - это «дефектные» молекулы, которые образуются в результате изменений генетического кода (мутаций) в раковых клетках. Когда иммунные клетки сканируют тело, они распознают эти ошибочные молекулы как чужие, что вызывает иммунный ответ против рака.
Чтобы преодолеть разрушение иммунной системой, раковые клетки сопротивляются, развивая «маскирующие» механизмы, которые они могут использовать, чтобы скрыться от иммунных клеток. Следовательно, рак может продолжать расти в организме незамеченным.
Команда под руководством доктора Эстер Лакатос и профессора Тревора Грэма из Института рака Бартса и профессора Андреа Сотторива, руководителя группы эволюционной геномики и моделирования в Институте исследования рака в Лондоне, приступила к разработке вычислительной модели для отображения рук. гонка, которая происходит между раковыми и иммунными клетками по мере развития опухолей.
Используя геномные данные рака кишечника, желудка и эндометрия, доступные из Атласа генома рака , команда разработала модель, которая определяет взаимодействие между иммунной системой и раковыми клетками, используя генетические коды раковых клеток в качестве входных данных.
Подсчитав количество неоантигенов, присутствующих в опухоли, и посмотрев, насколько быстро они накапливаются, модель может предсказать, когда рак, вероятно, активирует свои маскирующие механизмы против иммунной системы.
Моделирование для прогнозирования развития рака
Доктор Лакатос сказал: «Математическое моделирование может помочь нам воссоздать биологические процессы, даже если доступна лишь небольшая часть картины. Это особенно полезно при определении того, как развился рак, поскольку мы обычно видим только один снимок этого процесса. «Мы разработали нашу модель, чтобы охарактеризовать все возможные развивающиеся виды рака, включая те, которые успешно уничтожаются иммунной системой, - чтобы выделить, какие измерения наиболее информативны для их будущего развития».
Исследование было опубликовано сегодня в журнале Nature Genetics и в первую очередь финансировалось Cancer Research UK при дополнительной поддержке Wellcome и Национальных институтов здоровья.
Прогнозы модели могут иметь важное значение для чувствительности иммунотерапии у больных раком. Иммунотерапия - это группа лекарств, которые повышают активность иммунной системы пациента и помогают бороться с раком.
