Bliźniak guza pozwoli na obserwację przerzutów w czasie rzeczywistym
Przerzuty do węzłów chłonnych zwykle stanowią wczesny i kluczowy etap progresji nowotworu. Złożona komunikacja między guzami pierwotnymi a węzłami chłonnymi pozostaje słabo poznana, co ogranicza rozwój skutecznych narzędzi diagnostycznych i leków zapobiegających przerzutom. Rozwiązanie tego problemu jest niezbędne, szczególnie dla pacjentów chorujących na nowotwory płuc, w przypadku których zajęcie węzłów chłonnych istotnie wpływa na rokowanie i decyzje dotyczące leczenia.
Biologiczny bliźniak dopasowany do pacjenta
Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu Tumor-LN-Oc(odnośnik otworzy się w nowym oknie) miał na celu odtworzenie kluczowych oddziaływań między guzem pierwotnym a węzłami chłonnymi w kontrolowanych warunkach specyficznych dla pacjenta. Konsorcjum opracowało platformę węzła chłonnego guza na układzie w celu monitorowania procesów przerzutowych w czasie rzeczywistym, a także identyfikacji molekularnych i spektralnych sygnatur migrujących komórek. To samo rozwiązanie można zastosować w celu równoległego badania leków. Platforma obejmuje chirurgicznie usunięte wycinki guza pierwotnego i dopasowane komórki węzłów chłonnych od tego samego pacjenta z rakiem płuc. Są one umieszczone w oddzielnych przedziałach na układzie mikroprzepływowym połączonych mikrokanałami. Sztuczne rzęski(odnośnik otworzy się w nowym oknie) generują ciągły przepływ recyrkulacyjny i kontrolowany gradient, odtwarzając warunki fizjologiczne. „Węzeł nowotworowo-limfatyczny na układzie został zaprojektowany z myślą o pełnieniu funkcji biologicznego bliźniaka i odtwarzania warunków, w których często rozpoczyna się migracja komórek nowotworowych”, wyjaśnia Ioanna Zergioti, koordynatorka projektu.
Badanie migracji komórek nowotworowych w czasie rzeczywistym
Kluczową innowacją opracowaną przez zespół projektu Tumor-LN-oC są zintegrowane moduły obrazowania i analizy. System mikrooptyczny generuje obrazy o rozdzielczości optycznej sięgającej mikrometrów. Zajmuje się monitorowaniem ruchów komórek nowotworowych, szybkości ich poruszania oraz kierunku. Algorytmy uczenia maszynowego opisują ten ruch parametrami ilościowymi, dostarczając w czasie rzeczywistym danych o prędkości i kierunku. Moduł spektroskopii wykorzystującej podczerwień umożliwia gromadzenie danych molekularnych w celu generowania widmowych śladów migrujących lub przerzutujących komórek w kanałach układu. Dzięki temu platforma może wskazywać sygnatury diagnostyczne, które można następnie zastosować w celu biopsji guza i węzłów chłonnych. „Z biologicznego punktu widzenia mamy jedno bardzo istotne odkrycie - sygnały przekazywane przez węzły chłonne sprzyjają migracji komórek nowotworowych”, wskazuje Zergioti. Badacze konsorcjum zaobserwowali, że komórki nowotworowe mogą przemieszczać się w kierunku silniejszych sygnałów pochodzących z komórek węzłów chłonnych, a proces ten może zostać zakłócony, gdy mechanizm wykrywania zostanie zablokowany. Wnioski te mogą przełożyć się na opracowanie skutecznych strategii hamujących rozprzestrzeniania się przerzutów.
Weryfikacja kliniczna
Platforma opracowana przez zespół projektu Tumor-LN-oC została zweryfikowana klinicznie na podstawie próbek pobranych od 60 pacjentów z rakiem płuc. Pierwotne wycinki guza i sparowane zawiesiny komórek węzłów chłonnych były hodowane równolegle w układzie przez kilka dni, a rozpuszczalne czynniki analizowano przy użyciu czułych metod proteomicznych i molekularnych. Zdaniem badaczy proces analizy pozwoli wskazać biomarkery związane z potencjałem powstawania przerzutów. Co istotne, modele interakcji guza z węzłami chłonnymi i migracje na układzie były zależne od cech klinicznych, takich jak stadium zaawansowania nowotworu, co sugeruje znaczenie tych danych dla klasyfikacji pacjentów. Konsorcjum analizuje także możliwość wykorzystania platformy do przedklinicznego badania leków, wystawiając tkanki pochodzące od pacjentów na działanie różnych substancji aktywnych. Takie podejście pomoże ocenić, które leki mogą powstrzymać inwazyjne zachowania.
Skutki na przyszłość
Zespół projektu Tumor-LN-oC przekształcił koncepcję spersonalizowanego modelowania przerzutów w rzeczywistą platformę badawczą. Dalsze prace obejmują rozwój systemu w celu jego wykorzystania w praktyce klinicznej. W przyszłości platforma może służyć jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji obok standardowych metod diagnostycznych. Potwierdzenie skuteczności platformy w szerzej zakrojonych badaniach może pomóc onkologom w kategoryzacji pacjentów pod kątem ryzyka przerzutów i doborze leczenia, które pozwoli na zatrzymanie progresji choroby.
