癌症:对抗治疗耐药性的信息理论

现代癌症治疗的主要挑战之一是癌细胞对靶向治疗的适应性反应:最初，这些治疗通常是有效的，然后发生适应性抵抗，使肿瘤细胞再次增殖。尽管这种适应性反应在理论上是可逆的，但这种逆转受到许多分子机制的阻碍，这些分子机制允许癌细胞适应治疗。这些机制的分析受到复杂的因果关系的限制，在体内肿瘤样本中很难观察到。为了克服这一挑战，来自日内瓦大学(日内瓦大学医院)和瑞士日内瓦大学医院(日内瓦大学医院)的一个研究小组首次使用了信息论，目的是在体内物化适应反应机制中起作用的分子调控及其通过治疗组合调节的机制。这些结果发表在杂志上瘤形成．

适应性反应限制了用于对抗肿瘤发展的靶向治疗的效率:在一个有效的治疗阶段后，减少肿瘤大小，对所用分子的适应使肿瘤细胞再次扩散。“我们现在知道，这种对治疗的耐药性有很大的可逆性成分，不涉及突变，这是一个不可逆的过程，”Rastine Merat解释说，她是联合国大学医学院病理和免疫学系的研究员，也是HUG的肿瘤-皮肤病学部门的负责人和该研究的主要研究员。

面对生物调控复杂性的研究

为了防止对靶向治疗的耐药性，科学家需要了解适应性反应的分子机制。“例如，这些机制可能涉及基因表达的变化，”Rastine Merat解释道。然后，就有必要通过阻断后果甚至防止后果的治疗组合来修正或预防这些变化。一个挑战仍然存在:对这些机制及其在治疗组合作用下的调节的描述通常是在分离培养的细胞上进行的，而没有在体内的肿瘤组织中得到验证。“这基本上是由于客观化这些机制的困难，它们可能会以一种短暂的方式发生，只在肿瘤组织中的少数细胞中发生，而且最重要的是，它们涉及非线性的因果关系，”日内瓦的研究人员解释说。

将信息理论应用于肿瘤

为了应对这些困难，UNIGE和HUG团队想出了使用信息理论更具体地说，是通过量化相互信息。这种方法以前曾用于生物学，主要用于量化细胞信号传递和了解基因调节网络。“这统计方法当另一个参数的值已知时，通过测量其中一个参数的不确定度减少，使连接一个机制中涉及的两个参数成为可能。”简化Rastine Merat。

实际上，科学家们是一步一步地进行的:他们对肿瘤(在这种情况下是黑素瘤)进行活组织检查小鼠模型在他们发展的不同阶段治疗．使用免疫组织化学分析，例如。肿瘤切片-他们使用自动化的方法，测量参与肿瘤的蛋白质的表达机制在适应性反应中发挥作用。提出的数学方法很容易适用于常规技术，如免疫组织化学，并使其有可能在体内验证所研究的机制的相关性，即使它们发生在少数细胞而且是暂时的，”日内瓦的研究人员解释道。因此，科学家不仅可以在有机体中验证他们正在研究的分子机制，而且还可以验证由于对这些机制的理解而产生的创新治疗组合的影响。“类似地，我们可以在治疗试验中使用这种方法作为对寻求预防适应性耐药性的治疗组合反应的预测标记，”他继续说。

一种适用于所有癌症的方法

Rastine Merat总结道:“这种方法是在黑素瘤模型中开发的，它可以应用于其他类型的癌症，这些癌症会出现对靶向治疗的适应性耐药性问题，而基于对相关机制的理解的联合治疗方法正在开发中。”