I ricercatori del MIT e del Dana-Farber Cancer Institute hanno sviluppato un nuovo modo per determinare se un singolo malato di cancro risponderà a un particolare farmaco. Il loro metodo prevede l'esposizione delle cellule al farmaco e quindi la misurazione dei cambiamenti nella loro massa utilizzando un dispositivo simile a quello mostrato. Credito: Figura per gentile concessione dei ricercatori. Sfondo: iStockFoto
Un nuovo studio mostra un legame tra la sopravvivenza del paziente e i cambiamenti nella massa delle cellule tumorali dopo il trattamento con glioblastoma.
Ricercatori a CON e il Dana-Farber Cancer Institute hanno sviluppato un nuovo modo per determinare se i singoli pazienti risponderanno o meno a uno specifico farmaco antitumorale. Questo tipo di test potrebbe aiutare i medici a scegliere terapie alternative per i pazienti che non rispondono alle terapie normalmente utilizzate per curare il loro cancro.
La nuova tecnica, che prevede la rimozione delle cellule tumorali dai pazienti, il trattamento delle cellule con un farmaco e quindi la misurazione dei cambiamenti nella massa cellulare, potrebbe essere applicata a un'ampia varietà di tumori e trattamenti farmacologici, afferma Scott Manalis, il David H. Koch Professore di Ingegneria nei dipartimenti di Ingegneria Biologica e Ingegneria Meccanica e membro del Koch Institute for Integrative Cancer Research.
"Essenzialmente tutti i farmaci antitumorali utilizzati clinicamente, direttamente o indirettamente, fermano la crescita delle cellule tumorali", afferma Manalis. "Ecco perché pensiamo che la misurazione della massa possa offrire una lettura universale degli effetti di molti diversi tipi di meccanismi farmacologici".
Il nuovo studio, incentrato sul glioblastoma, una forma aggressiva di cancro al cervello, fa parte di una collaborazione tra il Koch Institute e i programmi di medicina di precisione Dana-Farber per trovare nuovi biomarcatori e test diagnostici per il cancro.
Manalis e Keith Ligon, direttore del Center for Patient Derived Models presso Dana-Farber e professore associato presso la Harvard Medical School, sono gli autori senior dello studio, che è stato pubblicato il 5 ottobre 2021, in Rapporti Cellulari. Gli autori principali dell'articolo sono Max Stockslager SM '17, PhD '20 e il tecnico di ricerca Dana-Farber Seth Malinowski.
Misurare le cellule tumorali
Il glioblastoma, che viene diagnosticato in circa 13,000 americani all'anno, è incurabile, ma le radiazioni e il trattamento farmacologico possono aiutare a prolungare la durata prevista della vita dei pazienti. La maggior parte non sopravvive più di uno o due anni.
“Con questa malattia, non hai molto tempo per fare aggiustamenti. Quindi, se prendi un farmaco inefficace per sei mesi, è piuttosto significativo", afferma Ligon. "Questo tipo di analisi potrebbe aiutare ad accelerare il processo di apprendimento per ogni singolo paziente e aiutare nel processo decisionale".
Ai pazienti con diagnosi di glioblastoma viene solitamente somministrato un farmaco chemioterapico chiamato temozolomide (TMZ). Tuttavia, questo farmaco aiuta solo circa il 50 percento dei pazienti.
Attualmente, i medici possono utilizzare un marcatore genetico, la metilazione di un gene chiamato MGMT, per prevedere se i pazienti risponderanno al trattamento con TMZ. I pazienti che hanno questo marcatore di solito rispondono meglio al farmaco. Tuttavia, il marcatore non offre previsioni affidabili per tutti i pazienti a causa di altri fattori genetici. Per i pazienti che non rispondono a TMZ, sono disponibili una manciata di farmaci alternativi, afferma Ligon, oppure i pazienti possono scegliere di partecipare a una sperimentazione clinica.
Negli ultimi anni, Manalis e Ligon hanno lavorato a un nuovo approccio per prevedere le risposte dei pazienti, che si basa sulla misurazione di come le cellule tumorali rispondono al trattamento, piuttosto che sulle firme genomiche. Questo approccio è noto come medicina funzionale di precisione.
"L'idea alla base della medicina funzionale di precisione è che, per il cancro, si potrebbero prendere le cellule tumorali di un paziente, somministrare loro i farmaci che il paziente potrebbe ricevere e prevedere cosa accadrebbe, prima di somministrarle al paziente", afferma Ligon.
Gli scienziati stanno lavorando su molti approcci diversi alla medicina funzionale di precisione e una tecnica che Manalis e Ligon hanno perseguito è la misurazione dei cambiamenti nella massa cellulare che si verificano dopo il trattamento farmacologico. L'approccio si basa su una tecnologia sviluppata dal laboratorio di Manalis per pesare singole celle con valori estremamente elevati precisione facendoli scorrere microcanali vibranti.
Diversi anni fa, Manalis, Ligon e i loro colleghi hanno dimostrato di poter utilizzare questa tecnologia per analizzare come due tipi di cancro, il glioblastoma e la leucemia linfoblastica acuta, rispondono al trattamento. Questo risultato si basava sulla misurazione delle singole cellule più volte dopo il trattamento farmacologico, consentendo ai ricercatori di calcolare come il loro tasso di crescita è cambiato nel tempo dopo il trattamento. Hanno mostrato che questa statistica, che hanno chiamato tasso di accumulo di massa (MAR), era fortemente predittiva del fatto che le cellule fossero suscettibili a un dato farmaco.
Utilizzando un versione ad alto rendimento di questo sistema, che hanno sviluppato nel 2016, hanno potuto calcolare un MAR accurato utilizzando solo 100 cellule per paziente. Tuttavia, uno svantaggio della tecnica MAR è che le cellule devono rimanere nel sistema per diverse ore, quindi possono essere pesate più e più volte, al fine di calcolare il tasso di crescita nel tempo.
Nel loro nuovo studio, i ricercatori hanno deciso di vedere se un approccio più semplice e significativamente più veloce - misurare i sottili cambiamenti nelle distribuzioni di massa delle singole cellule tra le cellule tumorali trattate con farmaci e quelle non trattate - sarebbe stato in grado di prevedere la sopravvivenza del paziente. Hanno eseguito uno studio retrospettivo con una serie di cellule tumorali di glioblastoma vive da 69 pazienti, donate al laboratorio di Ligon e al Dana-Farber Center for Patient Derived Models, e le hanno utilizzate per coltivare colture di tessuto sferoide. Dopo aver separato le cellule, i ricercatori le hanno trattate con TMZ e poi hanno misurato la loro massa pochi giorni dopo.
Hanno scoperto che misurando semplicemente la differenza di massa tra le cellule prima e dopo il trattamento, utilizzando solo 2,000 cellule per campione di paziente, potevano prevedere con precisione se il paziente aveva risposto o meno a TMZ.
Migliori previsioni
I ricercatori hanno dimostrato che la loro misurazione della massa era accurata quanto il marcatore di metilazione MGMT, ma la misurazione della massa ha un ulteriore vantaggio in quanto può funzionare in pazienti per i quali il marcatore genetico non rivela la suscettibilità alla TMZ. Per molti altri tipi di cancro, non esistono biomarcatori che possono essere utilizzati per prevedere la risposta ai farmaci.
“La maggior parte dei tumori non ha un marcatore genomico che possa essere utilizzato. Ciò che sosteniamo è che questo approccio funzionale potrebbe funzionare in altre situazioni in cui non hai alcuna opzione per un marcatore genomico", afferma Manalis.
Poiché il test funziona misurando le variazioni di massa, può essere utilizzato per osservare gli effetti di molti diversi tipi di farmaci antitumorali, indipendentemente dal loro meccanismo d'azione. TMZ agisce arrestando il ciclo cellulare, che fa sì che le cellule diventino più grandi perché non possono più dividersi ma continuano ad aumentare la loro massa. Altri farmaci antitumorali agiscono interferendo con il metabolismo cellulare o danneggiando la loro struttura, che influiscono anche sulla massa cellulare.
La speranza a lungo termine dei ricercatori è che questo approccio possa essere utilizzato per testare diversi farmaci sulle cellule di un singolo paziente, per prevedere quale trattamento funzionerebbe meglio per quel paziente.
"Idealmente avremmo testato il farmaco che il paziente aveva più probabilità di ricevere, ma avremmo anche testato le cose che sarebbero state il piano di riserva: terapie di prima, seconda e terza linea o diverse combinazioni di farmaci", afferma Ligon , che è anche capo di neuropatologia presso il Brigham and Women's Hospital e consulente in patologia presso il Boston Children's Hospital.
Manalis e Ligon hanno co-fondato una società chiamata Travera, che ha concesso in licenza questa tecnologia e ora sta raccogliendo dati da campioni di pazienti di diversi tipi di cancro, nella speranza di sviluppare test di laboratorio clinicamente convalidati che possono essere utilizzati per aiutare i pazienti.
Riferimento: "Il test di suscettibilità ai farmaci funzionale utilizzando la massa unicellulare predice l'esito del trattamento nei modelli di neurosfera del cancro derivati dal paziente" di Max A. Stockslager, Seth Malinowski, Mehdi Touat, Jennifer C. Yoon, Jack Geduldig, Mahnoor Mirza, Annette S. Kim , Patrick Y. Wen, Kin-Hoe Chow, Keith L. Ligon e Scott R. Manalis, 5 ottobre 2021, Rapporti Cellulari.
DOI: 10.1016/j.celrep.2021.109788
La ricerca è stata finanziata dal MIT Center for Precision Cancer Medicine, dal DFCI Center for Patient Derived Models, dal Cancer Systems Biology Consortium del National Cancer Institute e dal Koch Institute Support (core) Grant del National Cancer Institute.
