Cercetătorii de la UVA Health Cancer Center au dezvoltat un algoritm care va îmbunătăți procesul de îngrijire al cancerului prin identificarea rapidă și ușoară a pacienților care vor beneficia de medicamente puternice împotriva acestei afecțiuni, numite inhibitori de kinază. Algoritmul poate avea și alte beneficii de diagnostic pentru pacienți.
Inhibitorii kinazei sunt cele mai comune medicamente pentru cancer aprobate de Administrația Federală pentru Alimente și Medicamente. Ele pot fi extrem de eficiente pentru unii dintre pacienți, dar nu funcționează pentru toată lumea. Algoritmul UVA oferă o modalitate nouă, mai bună, de a identifica pacienții care pot beneficia. Acesta este un pas important înainte în medicina de precizie adaptată fiecărui individ.
„Suntem cu adevărat încântați de acest algoritm, care are performanțe mai bune decât abordările existente, cu mai puține cerințe și ipoteze – făcându-l mai aplicabil pentru înțelegerea unei stări de cancer dintr-o singură analiză a tumorii”, a declarat cercetătorul Kristen M. Naegle de la Departamentul de Biomedicală al UVA. „Combinarea acestei abordări cu biomarkerii existenți pentru diagnosticarea cancerului ne poate ajuta să adaptăm mai bine terapiile, să proiectăm noi terapii combinate, să anticipăm răspunsul la tratament și să proiectăm studii clinice mai bune”.
Naegle și colegii sai și-au propus să depășească limitele metodelor existente pentru a identifica pacienții care ar putea beneficia de inhibitori de kinază. Cele mai multe dintre aceste metode necesită informații dificil de obținut și uneori nesigure, care cuantifică „situ-urile de fosforilare” din interiorul celulelor. Noua abordare a UVA, cu toate acestea, nu are nevoie de toate aceste măsurători complexe. În schimb, poate prezice informații cheie pe baza altor date disponibile.
Acest lucru permite algoritmului să producă un „scor KSTAR” specific pentru enzimele individuale numite kinaze. Medicii pot folosi aceste scoruri pentru a determina ce pacienți vor răspunde la inhibitorii kinazei, ajutând la ghidarea celor mai bune alegeri de tratament. Inhibitorii kinazei sunt utilizați pe scară largă pentru anumite tipuri de cancer de sânge, de sân și pulmonar, printre altele. Aceste medicamente sunt adesea utilizate împreună cu alte tratamente, cum ar fi chimioterapia, radiațiile sau intervenția chirurgicală.
În testarea noului lor algoritm, Naegle și colaboratorii ei au descoperit că acesta a funcționat în mod fiabil în diferite tipuri de țesuturi, sugerând că este util pentru mai multe tipuri de cancer.
Ca un beneficiu suplimentar, KSTAR poate servi ca instrument de diagnosticare, raportează cercetătorii UVA. În timpul testelor lor, KSTAR a putut determina că o pacientă cu cancer de sân nu a fost HER2 pozitiv, așa cum credeau medicii anterior. Cancerele de sân HER2-pozitive pot beneficia de inhibarea kinazei țintite HER2, dar tumorile HER2-negative nu vor beneficia, iar inhibarea HER2 vine cu complicații suplimentare.
În plus, cercetătorii au descoperit că aproximativ 20% dintre pacienții identificați ca fiind HER2 negativi prin abordările clinice actuale au de fapt semnături HER2 care sugerează că ar putea beneficia de un tratament țintit HER2 – un tratament care nu le este oferit în prezent. Acest tip de informații poate fi de neprețuit, deoarece medicii și pacienții discută despre opțiunile de tratament.
„Colaborăm și lucrăm cu echipe de cercetători dintr-o serie de tipuri de cancer pentru a stabili când și cum KSTAR poate ajuta la identificarea răspunsului pacientului la tratament”, a spus Naegle. „Sperăm că vom putea ajuta la identificarea mai bună a tratamentului potrivit pentru pacientul potrivit la momentul potrivit pentru rezultate mai bune pentru pacienți”.
Articol de Izabela Constantin
