Ученые разрабатывают технологию поиска оптимальных мишеней для лечения рака

Разработана технология для поиска оптимальных целей для лечения раковых клеток. Исследование проводили команда KAIST из научного университета Южной Кореи. Команда, под руководством профессора Кванг-Хьюна Чо, использовала системную биологию для анализа динамики молекулярных сетей, которая отражает генетические мутации в раковых клетках и прогнозирует реакцию лекарственного средства. Это исследование поможет в будущем в изобретении лекарств против рака.

В раковых клетках существует множество типов генетических вариаций. Они могут различаться в пределах одного и того же типа рака, поэтому реакция лекарственного средства действует не одинаково на раковые клетки. Ученые исследовали только часто встречающиеся генетические вариации у онко пациентов и, в частности, с мутациями, которые можно использовать в качестве показателя для конкретных препаратов. Ранее ученые уделяли внимание только одной генетической мутации или созданию анализа структурных характеристик сети генов, но такой способ был неэффективен, так как он не мог объяснить биологические свойства рака, вызванные взаимодействием генов и белков в раковых клетках, что приводит к различиям в реакции лекарственного средства.

Мутации клетках изменяют функцию генов и как следствие, одно изменение может привести к изменениям динамических свойств молекулярной сети. Поэтому ответ на терапию рака различается. Новый подход эффективен только для тех пациентов, кто имеет устойчивость к противоопухолевым препаратам.

Команда KAIST интегрировала крупномасштабное компьютерное моделирование для анализа изменений в динамике молекулярных сетей в раковых клетках, что привело к созданию технологии поиска оптимальной цели в соответствии с типом раковых клеток путем прогнозирования реакции лекарственного средства.

Перфурационный анализ реакции препарата в каждой молекулярной сети использовался для оценки количества изменений в раковых клетках и их положительной реакции на терапию. Использовалось компьютерное моделирование, чтобы проанализировать синергетические эффекты с точки зрения эффективности и комбинации для прогнозирования уровня реакции лекарственного средства. На основе результатов моделирования различных линий раковых клеток, включая рак легких, молочной железы, костей, кожи, почек и яичников, для сравнения использовали в экспериментах с реакцией на препараты.

Этот метод может применяться в любой молекулярной сети для определения оптимальной лекарственной мишени для персонализированной медицины.

Данная технология может помочь в определении причины резистентности раковых клеток к препаратам.

Профессор Чо: «Генетические вариации в раковых клетках являются причиной разнообразного ответа на лекарственные средства, но полный анализ еще не сделан».

Источник: https://medicalxpress.com/news/2017-12-team-technology-optimum-drug-cancer.html