Spersonalizowane leczenie białaczki i przewidywanie jego wyników
Modele hodowlane wykorzystywane w terapii komórkowej do badania zachowania komórek nowotworowych i ich odpowiedzi na leczenie są prawie wyłącznie dwuwymiarowe. Nie udaje im się uchwycić trójwymiarowości struktury szpiku kostnego, przez co wytwarzają jedynie komórki niskiej jakości. Projekt BioBlood wypełnia tę lukę dzięki trójwymiarowym platformom hodowlanym nowej generacji. „Nasze platformy oferują dynamiczną, trójwymiarową, perfuzyjną bioimitację szpiku kostnego w bioreaktorze. Wytwarza ona jednocześnie wiele rodzajów komórek w środowisku, które jest pozbawione zarówno surowicy, jak i cytokin”, wyjaśnia koordynator projektu BioBlood, prof. Athanasios Mantalaris z Imperial College London. Komórki zrębu wytwarzane przez platformy BioBlood opierają się na wejściowych komórkach krwi pępowinowej, podobnie jak komórki obserwowane w szpiku kostnym. Jedna jednostka krwi pępowinowej może być utrzymywana w ciągłej hodowli dynamicznej przez przynajmniej 8 tygodni. Dzięki temu BioBlood to spersonalizowana platforma ex vivo będąca możliwym rozwiązaniem dla produkcji składników komórek krwi. W przyszłości może zostać wykorzystana na potrzeby transfuzji lub poszukiwania celów dla terapii spersonalizowanej. Dążąc do spersonalizowanej chemio- i immunoterapii Z drugiej strony, spersonalizowana chemioterapia to nadal nic pewnego. Obecnie dawki w ramach standardowej terapii podawane są w oparciu o wzrost, masę ciała i stan zdrowia pacjenta. Jednak jak dotąd nie udało się uwzględnić kinetyki komórek białaczkowych ani nawet tego, w jaki sposób mutacje oporne i czynniki mikrośrodowiskowe mogą wpływać na tę kinetykę. BioBlood przezwycięża te ograniczenia przy pomocy jedynego jak dotąd modelu in silico na potrzeby precyzyjnego leczenia oraz optymalizacji dawek i harmonogramu leczenia. „Zapoczątkowaliśmy ten projekt w nadziei, że uda nam się poprawić skuteczność i bezpieczeństwo leczenia. Wykorzystaliśmy modelowanie in silico parametrów pozyskanych w trakcie rutynowych badań diagnostycznych pacjentów z ostrą białaczką szpikową. Ostatecznie byliśmy w stanie połączyć parametry specyficzne dla danego pacjenta i parametry specyficzne dla białaczki z farmakodynamiką i farmakokinetyką leków standardowo wykorzystywanych w chemioterapii. Mogliśmy także połączyć te elementy ze specyficznym oddziaływaniem leków chemioterapeutycznych na cykl komórkowy, a także uwzględnić heterogeniczność różnych populacji komórek zdrowych oraz białaczkowych komórek prekursorowych”, mówi prof. Mantalaris. Opracowany przez zespół projektu BioBlood matematyczny model in silico może na podstawie danych pozyskanych podczas diagnozowania pacjenta określić jego odpowiedź na leczenie (całkowita remisja, częściowa remisja, nawrót choroby lub odporność choroby na leczenie). Potrafi wychwycić dynamikę neutrofili podczas wszystkich cykli chemioterapeutycznych, a także pomaga optymalizować dawki i harmonogram leczenia, poprawiając jego skuteczność i obniżając toksyczność. „Wyniki te zostały określone dzięki retrospektywnym zbiorom danych pozyskanych od pacjentów leczonych na ostrą białaczkę szpikową. Na chwilę obecną planujemy prospektywne badanie kliniczne, aby ocenić, czy wyniki te mogą być dynamicznie przewidywane. Jeśli okaże się, że tak, ten model in silico może doprowadzić do ważnych zmian w przyszłym leczeniu ostrej białaczki szpikowej. Umożliwiłby on tworzenie dynamicznych harmonogramów, aby poprawić skuteczność chemioterapii i ograniczyć jej toksyczność”, mówi prof. Mantalaris. Precyzyjna platforma terapeutyczna in silico może włączać do swojego modelu matematycznego zarówno standardową chemioterapię, jak i innowacyjne immunoterapie. Choć brexit zrujnował szanse na rozpoczęcie finansowanej przez UE kontynuacji projektu, konsorcjum stworzyło spółkę spin-out pod nazwą πiChemo i zamierza skoncentrować się na rynku amerykańskim.
Słowa kluczowe
BioBlood, białaczka, medycyna spersonalizowana, terapia komórkowa, chemioterapia, ostra białaczka szpikowa, hodowla 3D, model in silico, toksyczność
