Объединение генетического и клеточного анализа опухолей с тем, как они появляются на медицинских изображениях, может дать врачам и другим специалистам по лечению рака новое понимание того, как лучше всего лечить пациентов, особенно с раком головного мозга, согласно новому исследованию, проведенному компанией Translational. Исследовательский институт геномики (TGen), филиал Города Надежды.

Опубликованное в научном журнале PLOS ONE это исследование показывает, что микроокружение опухоли – по существу, все клетки как внутри опухоли, так и вокруг нее – играют крайне мало изученную роль в развитии и росте. рака.

Это исследование является мостом между генетическим секвенированием, одноклеточным анализом и медицинской визуализацией с высоким разрешением. Буквально сосредотачиваясь на том, как опухоли выглядят снаружи, а также разъясняя характеристики их ДНК-клеток изнутри, мы верим, что можем предоставить врачам, онкологам, рентгенологам, хирургам и другим своевременную информацию о том, как лучше всего атаковать рак каждого пациента. «

Д-р. Майкл Беренс, профессор и директор отделения биологии рака и клеточной биологии TGen, руководитель исследовательской лаборатории по глиоме института и один из ведущих авторов исследования

Этот тип анализа особенно необходим для пациентов с раком головного мозга, чьи быстрорастущие опухоли являются одними из самых трудных для диагностики, лечения, удаления и мониторинга. Из-за того, что опухоли головного мозга проникают в здоровые ткани головного мозга, хирургам трудно удалить весь рак, не нанося потенциально катастрофического повреждения памяти и способности пациента функционировать. А благодаря матрице крошечных кровеносных сосудов, которые окружают и защищают мозг, могут проникать только самые маленькие молекулы, ограничивая типы лекарств, которые могут помочь уменьшить опухоли головного мозга.

В дополнение к трудностям является тот факт, что клетки опухоли головного мозга каждого пациента различны. Даже отдельные раковые клетки в опухоли могут различаться.

"() Различный клеточный состав и клеточные взаимодействия не были хорошо охарактеризованы", согласно исследованию.

Чтобы лучше понять эти виды рака, доктор Беренс и другие сопоставили генетические и белковые отпечатки пальцев раковых клеток мозга с тем, как эти клетки и окружающие клетки выглядели, используя МРТ (магнитно-резонансная томография), тест, который обычно выполняется в ближайшее время. как подозрение на рак мозга.

Недостаток анализа ДНК без визуализации

В настоящее время, чтобы охарактеризовать опухоли на молекулярном уровне, ученые обычно размалывают многие клетки из биопсии и извлекают ДНК, РНК и другие геномные материалы, чтобы можно было упорядочить опухоль, и исследователи могут сказать, какие гены или набор генов, может плохо себя вести, чтобы вызвать рак. Но они не могут сказать, как эти раковые клетки могли взаимодействовать с другими соседними клетками. Пространственный и клеточный контекст теряется.

Даже новая революция секвенирования отдельных клеток не дает исследователям никакого контекста относительно того, какие клетки были смежными с отдельными больными клетками, которые они анализируют.

«Разрешение МРТ не позволяет« увидеть »индивидуальные клеточные различия. Но нам удалось найти доказательства корреляции между генетическими и клеточными изменениями. Мы можем видеть последствия специфических генетических изменений в опухолях рака мозга, которые обнаруживаются на медицинское изображение ", сказал доктор Беренс.

Этот тип информации может потенциально помочь хирургам решить, сколько ткани необходимо удалить, чтобы извлечь рак, дозировку и частоту, которую радиолог может использовать для лечения рака, и какие конкретные препараты могут лучше всего подходить для каждого пациента в разных точках. во времени.

Это может помочь ответить на другие вопросы. Например: как опухоль проникает в соседнюю ткань? Как это влияет на иммунную систему организма? Как он генерирует новые соседние кровеносные сосуды, чтобы получить приток питательных веществ, чтобы поддерживать его рост?

Использование флуоресцентных меток для идентификации биомаркеров

Чтобы помочь ответить на эти вопросы, исследователи-партнеры TGen в Глобальном исследовательском центре General Electric развернули новый инструмент визуализации, который они разработали в течение последнего десятилетия вместе с GE Healthcare, под названием «Cell DIVE ™» или «Мультиплексная иммунофлуоресцентная визуализация (MxIF)». , который используется для многократного окрашивания образцов опухоли антителами, прикрепленными к флуоресцентным красителям. В итеративном процессе окрашивания и визуализации этот метод позволяет количественно определить на уровне клеток более 60 клеточных биомаркеров в одном образце.

В этом исследовании исследователи проанализировали более 100 000 клеток в случаях опухоли головного мозга, используя MxIF для выявления различий между двумя типами опухолей головного мозга на основе мутаций в гене IDH1.

«Используя эту платформу, мы можем визуализировать и анализировать различные типы клеток и клеточные состояния, присутствующие в опухолевой ткани, а также то, как они взаимодействуют друг с другом и их микросредой», – сказал д-р Anup Sood, старший научный сотрудник GE Global Исследования, а также ведущий автор исследования.

«Визуализация микросреды, особенно, является ключом к пониманию поведения опухоли и реакции на терапию, которую было трудно проанализировать с помощью традиционных методов», – сказал доктор Суд. «Уникальные возможности платформы, которые позволяют глубже понять рак, были результатом более чем десятилетней работы междисциплинарной команды из более чем 50 химиков, биологов, разработчиков программного и аппаратного обеспечения, компьютерных специалистов, статистиков с ключевыми промышленными и академическими партнерами. . "

Д-р. Фиона Джинти, еще один старший научный сотрудник GE и старший автор исследования, добавила: «Чем больше данных на клеточном уровне мы анализируем, тем больше мы узнаем о биологии опухолей, межклеточных взаимодействиях, иммунном ответе и развитии опухолей. интеграция клеточных, медицинских изображений и геномных данных позволяет нам получить более целостное понимание того, почему некоторые типы опухолей прогрессируют быстрее, а другие медленнее растут, и, в конечном итоге, на какие лекарства может реагировать пациент ».

Следующим шагом исследователей будет использование этой новой технологии для большой группы пациентов, чтобы доказать, что она работает.