يقدم علماء معهد وايزمان طريقة مبتكرة لاستخلاص النتائج من "أكوام" المعلومات الجينومية المتعلقة بالسرطان
يواجه الأطباء الذين يسعون جاهدين لتصميم علاج فردي لكل مريض بالسرطان قدرًا كبيرًا من عدم اليقين. هل يتطور الورم بسرعة؟ ما مدى "عنف" العلاج؟ وما العلاج الذي قد يكون أكثر فعالية؟
لا توجد حتى الآن إجابات لا لبس فيها على هذه الأسئلة، على الرغم من أنه في العقد الماضي تراكمت كميات هائلة من المعلومات حول الجينوم البشري، سواء للأشخاص الأصحاء أو المرضى. في الواقع، الكم الهائل من المعلومات هو جزء من المشكلة. السرطان مرض ناجم عن خلل في الجينات، ولكن البشر لديهم أكثر من 20 ألف جين، لذا فإن الطبيب الذي يحاول تحديد ورم معين وراثيا يواجه تحديا ذا أبعاد هائلة.
يقدم علماء معهد وايزمان طريقة أصلية وبسيطة نسبيًا لاستخلاص النتائج من "أكوام" المعلومات الجينومية المتعلقة بالسرطان. قام البروفيسور إيتان دوماني والدكتور يوتام درير، من قسم فيزياء الأنظمة المعقدة، بتطوير خوارزمية تسمى Pathifier، والتي يمكن أن تساعد الباحثين والأطباء على التنبؤ بمسار تطور الورم السرطاني بناءً على ملفه الجيني. كما ورد في مجلة الجمعية الوطنية الأمريكية للعلوم (PNAS)، تمكن العلماء، بالتعاون مع باحث ما بعد الدكتوراه الدكتور ميشال شيفر، من استخدام Pathifier لتحديد أنواع فرعية من السرطان لم تكن معروفة سابقًا ولها تشخيصات مختلفة.
كما يوحي اسمه، يقوم جهاز Pathifier بتحليل المسارات البيوكيميائية (باللغة الإنجليزية Pathways)، ويعني سلاسل التفاعلات البيوكيميائية التي تتحكم في حياة الخلية، والتي يتضمن كل منها حوالي 20 إلى 30 جينًا. حوالي 500 من هذه المدارات معروفة للعلم. في أي سرطان، على الأقل بعض المسارات لا تعمل بشكل صحيح. على سبيل المثال، إذا كان هناك خلل في العديد من المسارات المسؤولة عن نمو الخلايا، فإنها تنقسم دون قيود، مما يؤدي إلى تكوين ورم يستمر في التطور. تختلف درجة تعطيل المسارات المختلفة في أنواع السرطان المختلفة وفي كل مريض.
يقارن Pathifier المعلومات الجينومية من الخلايا السرطانية والسليمة، ويعطي "درجة الاضطراب" لكل مسار كيميائي حيوي. مجموع هذه الدرجات يشكل الملف الشخصي للورم. ويعتقد العلماء أن هذا الملف يمكن أن يساعد في تقييم درجة عدوانية السرطان، ويجعل من الممكن التنبؤ بفرص علاجه بدواء معين، وربما يكون قادرًا على المساعدة في تحديد العمليات الكيميائية الحيوية الرئيسية، والتي ستحدث في المستقبل. يكون هدفا لطرق العلاج الجديدة.
وبما أن الخوارزمية الجديدة تركز على المسارات والعمليات البيولوجية، فإنها تعطي صورة أكثر موثوقية لخصائص السرطان - مقارنة بالطرق التي تتبع الجينات الفردية. يقول البروفيسور دوماني: "إن الأمر يشبه اختبار السيارة من خلال التحقق من عمل محركها ومكابحها وأنظمتها الأخرى، بدلاً من تقسيمها إلى عناصر أساسية والنظر إلى جميع الأجزاء والمسامير بشكل منفصل". علاوة على ذلك، فإن هذه الطريقة موثوقة، لأنها تعتمد على تحليل قواعد بيانات كبيرة للمعلومات الجينومية من مئات المرضى. وفي الوقت نفسه، تعتبر الطريقة فعالة أيضًا، لأنها تركز على المعلومات الأساسية فقط، ولا تحاول تضمين عدد كبير من التفاصيل الجينومية.
في الدراسة الجديدة، استخدم العلماء خوارزمية Pathifier لتشخيص سرطان الدماغ الناتج عن الورم الأرومي الدبقي. ومن المعروف من الدراسات الجينية السابقة أن المرضى الذين يعانون من هذا النوع بالذات من السرطان يعيشون لفترة أطول من غيرهم. واستنادًا إلى ملف الأورام، تمكنت الخوارزمية من عزل مجموعة فرعية من المرضى الذين يعيشون لفترة أطول، مقارنة بالمرضى الآخرين الذين يعانون من نفس النوع من السرطان. بالإضافة إلى ذلك، وباستخدام Pathifier، حدد العلماء ثلاثة مسارات كيميائية حيوية في سرطان القولون، والتي يمكن لدرجة اختلالها التنبؤ بمتوسط العمر المتوقع للمرضى.
يمكن استخدام Pathifier كأداة بحثية تسمح للعلماء بمعالجة المعلومات الجينومية المتعلقة بالسرطان بشكل موثوق. ولكن في المستقبل يمكن أن يؤدي ذلك إلى تطوير علامات تساعد الأطباء على اختيار العلاجات المناسبة لمرضاهم. ستعتمد هذه العلامات على قياس مستوى المواد الكيميائية المختلفة التي تشير إلى نشاط المسارات البيوكيميائية الرئيسية. سيعتمد الأطباء على هذه العلامات لتقييم ملف الخلل في الورم.
