Nachfolgend finden Sie die Zusammenfassung [1] einer neuen Studie der
City, University of London.
Dr Robert Noble [2], Dozent für Mathematik an der
School of Mathematics, Computer Science and Engineering (SMCSE) der
City, University of London, ist der Ansicht, dass die Charakterisierung
der Art und Weise bzw. des Musters der Entwicklung von Tumoren für die
klinische Prognose und die Optimierung der Krebsbehandlung wichtig ist.
Dr. Noble und seine Kollegen aus der Forschungsgruppe von Professor Niko
Beerenwinkel an der ETH Zürich haben eine neue Studie in Nature Ecology & Evolution [3] veröffentlicht_, _die erstmals systematisch
untersucht, wie die räumliche Struktur die Tumorentwicklung
beeinflusst.
Zu diesem Zweck entwickelte die Gruppe ein Computermodell, das
alternative räumliche Strukturen und Arten der Zellausbreitung
simulieren kann. Anschließend führten sie Tausende von Simulationen
mit verschiedenen Strukturen und Parameterwerten durch und verglichen
die Ergebnisse mit aktuellen, hochmodernen DNA-Sequenzierungsdaten von
echten menschlichen Tumoren.
Das Team stellte fest, dass die unterschiedlichen räumlichen
Strukturen menschlicher Tumore dazu führen können, dass diese sich auf
sehr unterschiedliche Weise entwickeln. Die Vorhersagen des
Computermodells stimmen mit klinischen Daten für Krebsarten mit
entsprechenden Strukturen überein.
Laut Dr. Noble bestehe eine der größten Herausforderungen in der
Krebsforschung darin, „aus den begrenzten genetischen Informationen auf die Eigenschaften eines Tumors zu schließen. Dieses Problem kann anhand einer Sportanalogie verdeutlicht werden. Angenommen, Sie wissen nur, dass Mannschaft A in einem Kopf-an-Kopf-Spiel doppelt so oft gepunktet hat wie Mannschaft B. Kann der Unterschied zwischen den beiden Mannschaften mathematisch ausgerechnet werden, um die Ergebnisse zukünftiger Wettbewerbe vorhersagen zu können?
Eine Möglichkeit, diese Frage zu beantworten, besteht darin, ein Computermodell einzusetzen, bei dem jeder Mannschaft bei jedem Versuch eine Trefferwahrscheinlichkeit zugewiesen wird. Nachdem viele verschiedene Einstellungen ausprobiert wurden, scheint der wahrscheinlichste Verlauf derjenige zu sein, bei dem die Simulationsergebnisse dem tatsächlichen Spielergebnis ähneln. Auch wenn unsicher bleibt, wie hoch die tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten sind, so können dennoch zumindest ihre wahrscheinlichsten Bereiche ermittelt werden.“
Es reicht jedoch nicht aus, das Verhältnis der Endergebnisse zu kennen.
Beim Basketball ist es zum Beispiel unwahrscheinlich, dass eine
Mannschaft doppelt so viele Punkte erzielt wie der Gegner, es sei denn,
sie ist haushoch überlegen. Im Fußball hingegen ist es nicht
ungewöhnlich, dass die bessere Mannschaft durch Pech 2:1 verliert. Um
genaue Schlüsse ziehen zu können, muss man die Spielregeln kennen.
Ähnlich wie Sportmannschaften um Punkte wetteifern, konkurrieren auch
in Tumoren Gruppen eng verwandter Zellen – so genannte Klone – um den
Platz und die Ressourcen, die sie zum Überleben und zur Vermehrung
benötigen. Onkologen verwenden genetische Sequenzierung, um die
relative Größe dieser Klone zu bestimmen, wenn ein Patient in die
Klinik kommt. Wenn ein Klon größer ist als ein anderer, könnte das
daran liegen, dass seine Zellen sogenannte „Treiber“-Mutationen
aufweisen, die zu einer schnelleren Vermehrung führen.
Die Auswirkung von Mutationen auf die Tumorentwicklung hängt jedoch
davon ab, wie die Zellen miteinander interagieren, was durch die
räumliche Struktur des Tumors bestimmt wird. So wie sich das
Coronavirus langsamer ausbreitet, wenn die Menschen zu Hause bleiben und
Kontakte vermeiden, verbreiten sich auch die Treibermutationen langsamer
in den Tumoren, wenn die Zellen auf kleine Flecken beschränkt sind und
sich nur selten zwischen den Flecken bewegen. Auch bei diesem Spiel
kommt es auf die Regeln an.
Die Entdeckungen, die in der jüngsten Forschungsarbeit gemacht wurden,
haben „wichtige Auswirkungen auf die Interpretation von genetischen Krebsdaten„, so Dr. Noble.
„Ein wichtiges Ziel der modernen Krebsforschung ist es, den Entwicklungsprozess in Tumoren zu charakterisieren. Wir haben gezeigt, dass die besondere räumliche Struktur eines jeden Tumors berücksichtigt werden muss, um ein genaues Bild der Vorgänge zu erhalten. Durch die mechanistische Verknüpfung der Tumorarchitektur mit dem Modus der Tumorentwicklung liefert unsere Studie den Entwurf für eine neue Generation von patientenspezifischen Modellen zur Vorhersage des Tumorverlaufs und zur Optimierung der Behandlung.“
Links:
——
[1]
https://www.city.ac.uk/news-and-events/news/2022/12/systematically-examining-the-way-spatial-structure-influences-the-evolution-of-cancer
[2] https://www.city.ac.uk/about/people/academics/robert-noble
[3] https://www.nature.com/articles/s41559-021-01615-9
Medienkontakt:
Ida Junker – Agentur: PPOOL
