Biomarkerek segítségével azonosítható a májrák kialakulásának magas kockázata
A japán RIKEN Integrált Orvostudományi Központ (IMS) kutatói Xian-Yang Qin vezetésével kifejlesztettek egy pontozási rendszert, amely előre jelzi a májrák kialakulásának kockázatát. A Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) folyóiratban megjelent tanulmány megállapítja, hogy a MYCN fehérje elősegíti a májdaganatok kialakulását, különösen a májrák leghalálosabb altípusában előforduló daganatokét.
A tanulmány jellemzi a MYCN túlzott expresszióját lehetővé tevő gének mikrokörnyezetét, és leír egy gépi tanulási algoritmust, amely ezeket az adatokat felhasználva előre jelzi, hogy egy tumormentes májban milyen valószínűséggel alakulhatnak ki tumorok.
A májrák, vagy hepatocelluláris karcinóma világszerte évente több mint 800 000 haláleset oka. A halálozási arány nagyon magas, mert a rák gyakran a késői stádiumig fel nem fedezett marad, és mert a kiújulási arány 70–80% között van. Magyarország a világelsők között van a májcirrózis (májzsugor) okozta halálozásban, amely a májrák elsődleges előszobája. A májrák az egyik legagresszívebb daganattípus, gyakran már csak előrehaladott állapotban diagnosztizálják. Becslések szerint 800 ezer – 1 millió embert fenyeget Magyarországon a májbetegségek (májzsugor) kialakulása, ami jelentősen növeli a májrák kockázatát.
A MYCN és a májdaganatok kialakulásának összefüggése
Abban a reményben, hogy felfedeznek egy szükséges és hatásos módszert, amely pontosan megjósolja a kockázatnak kitett májakat a tumorok kialakulása előtt, Qin és csapata egy MYCN nevű fehérjét tanulmányozott. A MYCN génről ismert, hogy hozzájárul a károsodott májból kialakuló májrákhoz, de hogy pontosan mi módon, az még nem tisztázott. A kutatók úgy gondolták, hogy ha a gén túlzott expressziója közvetlenül májdaganatok kialakulásához vezet, akkor ideális jelölt lehet biomarkerként és további tanulmányokhoz.
Elméletük tesztelésére a csapat először egy hidrodinamikus farokvénás injekció alapú transzpozon rendszert használt, hogy bejuttassa a MYCN-t (a transzpozont) az egér májgenomjába. Ennek eredményeképpen egy olyan egérmájat kaptak, amely túltermelte a MYCN-t. (A hidrodinamikus farokvénás injekció alapú transzpozon rendszer egy rendkívül hatékony, nem-virális génbeviteli módszer, amelyet elsősorban egerek májsejtszintű (hepatocyta) genetikai módosítására használnak. Ez a technika ötvözi a gyors, nagy volumenű intravénás injektálás mechanikai előnyeit a transzpozonok (ugráló gének) stabil genomba épülési képességével. A transzpozonok (ugráló gének) olyan mobilis DNS-szakaszok, amelyek képesek a genomon belül helyet változtatni (ugrálni), illetve önmagukat másolni.)
A csapat megállapította, hogy amikor a rendszert használták a MYCN túltermelésére az állandóan aktív AKT-val, az egerek 72%-a 50 napon belül májdaganatot fejlesztett ki. (Az AKT (protein-kináz B, PKB) egy 57 kDa nagyságú szerin-treonin-kináz enzim, amely alapvető szerepet játszik a sejtek növekedésében, túlélésében, metabolizmusában és a daganatos folyamatokban.) Különböző tesztek kimutatták, hogy ezek a daganatok az emberi hepatocelluláris karcinóma összes jellemzőjét mutatták. A daganatok nem alakultak ki, amikor csak az egyik vagy a másik gént expresszálták túl.
Az egerek tumoros mikrokörnyezetének feltérképezése
A korai mikrokörnyezeti jelek májdaganatok kialakulását kiváltó mechanizmusának megértése elengedhetetlen a daganatok elleni küzdelem módszereinek kidolgozásához. A mikrokörnyezet jellemzéséhez a kutatók a térbeli transzkriptomikához fordultak. Ez a technika megmutatja, mely gének vannak bekapcsolva egy szövetben, és pontosan hol zajlik a folyamat. Az anyagcsere-diszfunkcióval összefüggő májrák egérkísérletében a kutatók ezt a módszert alkalmazták a génexpresszió időbeli és helybeli vizsgálatára a májdaganatok kialakulása során, különös figyelmet fordítva a MYCN növekedésének helyére. Felfedeztek egy 167 génből álló klasztert, amelyek eltérő módon expresszálódtak a tumormentes májrészletekben, ahol a MYCN szintje megnövekedett. Ezt a csoportot „MYCN-niche”-nek nevezték el.
A MYCN-niche pontszám kialakítása és tesztelése
Az egér térbeli transzkriptomikai adatai alapján a kutatók ezután kifejlesztettek egy gépi tanulási modellt, amely egy adott génkifejeződési minta jellemzőit figyelembe véve kiad egy pontszámot, amely jelzi, hogy az megfelel-e a MYCN-niche-nek. A modell 93%-os pontossággal működik.
Ezután kiszámították a MYCN-niche pontszámot emberi hepatocelluláris karcinóma adatkészletek esetében. A magasabb MYCN niche pontszámmal rendelkező betegeknél nagyobb volt a tumor kiújulásának kockázata és rosszabbak voltak a klinikai eredmények. Ez az összefüggés erősebb volt, a nem tumoros szövetben, mint a tumoros szövetben. A pontszám tehát egy olyan térbeli biomarkert jelent, amely a tumor kialakulását elősegítő mikrokörnyezetek alapján prognosztizál.
„Kifejlesztettünk egy klinikailag alkalmazható stratégiát a magas kockázatú betegek azonosítására a nem tumoros májszövetben történő génkifejeződés profilozásával” – magyarázza Qin. „A térbeli transzkriptomika és a gépi tanulás integrálásával létrehoztunk egy MYCN niche pontszámot, amely előre jelzi a kiújulás kockázatát és felismeri a de novo májdaganatképződésre hajlamos rákmegelőző mikrokörnyezeteket. A jövőben célunk, hogy tovább elemezzük a gépi tanulásból származó térbeli jellemző pontszámok által megragadott biológiai mechanizmusokat, és meghatározzuk, hogyan alakulnak ki és maradnak fenn a rákot elősegítő környezetek.”