Исследователи из Исследовательского подразделения наук о жизни (LSRU) Люксембургского университета разработали компьютерную модель, имитирующую метаболизм раковых клеток. Они использовали программу, чтобы изучить, как можно более эффективно использовать комбинации лекарств для остановки роста опухоли. Биологи опубликовали свои выводы в научном журнале EBioMedicine престижной группы Lancet.
Метаболизм раковых клеток оптимизирован для быстрого роста опухолей. "Их метаболизм намного ниже, чем у здоровых клеток, поскольку они просто сосредоточены на росте. Однако это делает их более уязвимыми для прерывания цепочки химических реакций, от которых зависят клетки. В то время как здоровые клетки могут идти альтернативными путями, когда один метаболический путь отключен, для раковых клеток это сложнее," объясняет Томас Заутер, профессор системной биологии в Люксембургском университете и ведущий автор статьи. "В нашем исследовании мы исследовали, как лекарства или их комбинации могут использоваться для отключения определенных белков в раковых клетках и, таким образом, прерывания клеточного метаболизма."
Поэтому исследователи создали цифровые модели здоровых и раковых клеток и предоставили им данные о секвенировании генов от 10000 пациентов из Атласа генома рака (TCGA) Американского национального института рака (NCI). Используя эти модели, исследователи смогли смоделировать влияние различных активных веществ на метаболизм клеток, чтобы они могли идентифицировать те лекарства, которые подавляли рост рака и в то же время не влияли на здоровые клетки. Модели позволяют отфильтровывать неработающие или токсичные препараты, чтобы в лаборатории тестировались только перспективные.
С помощью моделей они протестировали около 800 лекарств, 40 из которых, как было предсказано, подавляют рост рака. Около 50 процентов этих препаратов уже известны как противораковые препараты, но 17 из них пока одобрены только для других методов лечения. "Наш инструмент может помочь с так называемыми "репозиционирование препарата," Это означает, что для существующих лекарств найдены новые терапевтические цели. Это может значительно снизить стоимость и время разработки лекарств," Проф. Заутер сказал.
Особым преимуществом подхода является эффективность его математического метода. "Нам удалось создать 10.000 моделей пациентов в течение одной недели без использования высокопроизводительных вычислений. Это исключительно быстро," комментарии Dr. Мария Пачеко, научный сотрудник Люксембургского университета и первый автор исследования. Кроме того, доктор. Элизабет Летелье, главный исследователь группы молекулярных механизмов заболевания в Люксембургском университете и соавтор настоящего исследования, также подчеркивает: "В будущем это может позволить нам создавать модели отдельных онкологических больных и виртуально тестировать лекарства, чтобы найти наиболее эффективную комбинацию. Это также может дать новую надежду пациентам, для которых известные методы лечения не доказали свою неэффективность."
По словам Томаса Заутера, до сих пор модели были протестированы только для колоректального рака, но алгоритм в основном работает и для всех видов рака. Он и его команда в настоящее время рассматривают возможность разработки коммерческих приложений для своего метода.