Mała kropla krwi oceanem informacji

Reakcja pacjenta na leczenie – zwłaszcza to spersonalizowane – może być bardzo trudna do przewidzenia. W celu rozwiązania tego problemu partnerzy projektu CHEMOS pracują nad nową metodą przesiewania reakcji tysięcy pojedynczych komórek z niewielkich próbek krwi.

Nowa metoda zwana farmakoskopią łączy zautomatyzowaną mikroskopię z analizą obrazu pojedynczej komórki, zapewniając dane odpowiadające ponad 20 milionom komórek. Dzięki projektowi I-FIVE, realizowanemu w latach 2010–2015, była z powodzeniem wykorzystywana do poszukiwania nowych antywirusowych lub immunomodulacyjnych leków. Zespół projektowy wykazał też na podstawie testowych przypadków włóknienia szpiku i chłoniaka, że podejście to może pomóc hemoonkologom w podejmowaniu decyzji terapeutycznych w konkretnym kontekście klinicznym.

W ramach projektu CHEMOS (Chemical Haematology: breaking resistance of haematological malignancies through personalised drug trials), prof. dr Giulio Superti-Furga wraz z zespołem dążył do przybliżenia do rynku swojej metody przesiewowej. Partnerzy projektu chcą uzyskać dane kliniczne w drodze retrospektywnych prób i wykorzystywania wyników celem przyciągnięcia potencjalnych inwestorów.

Prof. Superti-Furga zgodził się omówić wyniki projektu jeszcze przed jego zakończeniem we wrześniu.

Jak wyjaśniłby pan fakt, że medycyna spersonalizowana dla chorych na nowotwory krwi jak na razie nie spełnia pokładanych w niej nadziei?

Przede wszystkim medycyna spersonalizowana, zarówno w przypadku nowotworów krwi, jak i litych, polega na funkcjonalnej technologii przesiewania, koncentrującej się na średnich charakterystykach reakcji na leki. To uogólnienie nie uwzględnia rozróżnienia pod względem skutków docelowych – choć jesteśmy przekonani, że takie rozróżnienie jest bardzo ważne w przewidywaniu reakcji pacjenta.

Poza tym, wcześniejsze oznaczenia funkcjonalne mierzyły cytotoksyczność na wczesnym lub późnym etapie z użyciem odczytów takich jak ogólny poziom ATP, które nie zapewniły odpowiednio wyraźnej reakcji nadającej się do rutynowego zastosowania w warunkach klinicznych. Dodatkowo oznaczenia te wymagają, aby sporo materiału przekroczyło graniczne progi wykrycia, a z kolei oznaczenia takie jak automatyczna cytometria przepływowa wiążą się z kolejnym problemem, jakim jest wymagane doświadczenie. Rzecz jasna te oznaczenia funkcjonalne otworzyły drogę do naszych badań. Niemniej prace nad tymi podejściami koncentrowały się na stratyfikacji pacjentów, profilowaniu reakcji ex vivo, odkrywaniu leków oraz wyjaśnianiu mechanizmu działania: muszą one dopiero stać się kliniczną rutyną.

Innym problemem jest fakt, że genetyka – która de facto pokazała drogę do spersonalizowanego leczenia guzów litych – może okazać się trudniejsza do zastosowania w przypadkach hematologicznych ze względu na zróżnicowanie ewolucji klonalnej w trakcie postępowania choroby i jej leczenia. Stwierdzamy, że nasze prace doskonale łączą się z genetyką, zarówno czystymi, jak i bardziej globalnymi podejściami genetycznymi, więc powinny prowadzić do mechanistycznych perspektyw na nowe szlaki docelowe.

W jaki sposób wasza nowa metoda przesiewowa może rozwiązać te problemy?

Jesteśmy przekonani, że rozróżnianie między oddziaływaniem leku na komórki zdrowe w opozycji do nowotworowych – kwestia, która gubi się gdzieś w uśrednianiu i odczytywaniu dotychczasowych oznaczeń – jest kluczem do prognozowania reakcji. Dlatego w naszym programie stosujemy precyzyjną mikroskopię, w rozdzielczości na poziomie pojedynczej komórki, w celu określenia oddziaływania leku na każdą jedną komórkę. W większości przypadków oddziaływanie to sprowadza się do śmierci komórkowej, o czym informuje rozpad jądra każdej komórki widoczny na obrazach z mikroskopu.

Fenotyp komórek nowotworowych można oddzielić od fenotypu komórek zdrowych za pomocą fluorescencyjnych przeciwciał na tle markerów diagnostycznych, tak jak robią to patolodzy. Wykonanie oznaczenia w rozdzielczości na poziomie pojedynczej komórki i w dużej skali, w sposób zautomatyzowany, oznacza, że każda komórka staje się oznaczeniem. Umożliwia nam to obserwowanie różnych reakcji komórek i precyzyjne monitorowanie, kiedy lek zabija komórki rakowe bez naruszania całego pozostałego materiału zdolnego do życia.

Możemy wykonywać te oznaczenia na tysiącach komórek dla każdego leku i dla setek tysięcy leków na jedną próbkę pobraną od pacjenta. To wszystko zapewnia bardzo dokładny pomiar o potężnej mocy statystycznej, zebrany z niewielką tylko interwencją człowieka, ponieważ układ można w pełni zautomatyzować a zapotrzebowanie na materiał jest minimalne. Obrazy są także wyjątkowe pod tym względem, że zapewniają przebogate źródło danych, z którego możemy czerpać.

Jak dokładnie wygląda wasza praca?

Każdy dołek, spośród 384 znajdujących się na płytce przesiewowej, pokrywany jest lekiem. Na każdej płytce umieszczane są komórki pacjenta i tworzona jest jednowarstwowa hodowla, która oglądana jest pod automatycznym mikroskopem konfokalnym. To daje około 2000 obrazów na każdą 384-dołkową płytkę, co odpowiada danym z 20 milionów komórek. Obrazy są następnie umieszczane w ciągu analizy obrazowej, z którego można wyciągać interesujące nas informacje.

Co sprawia, że wyniki projektu można uznać za innowacyjne?

Znaleźliśmy rozwiązanie, dzięki któremu płytka z 384 dołkami nie oznacza 384 testów, lecz jeden test zawierający dane o około 20 milionach komórek. To stanowi, naszym zdaniem, podstawę ery wielkich zbiorów danych w medycynie, a to może być zaledwie wierzchołek góry lodowej, poniżej którego znajdują się inne dane zawarte w tych obrazach oraz część danych nadająca się do translacji. Takie jest główne odkrycie. Z bardziej koncepcyjnego punktu widzenia, stwierdziliśmy, że jakieś 10% powszechnie stosowanych terapeutyków posiada zdolność modulacji układu odpornościowego.

Jakie choroby można by badać tą metodą? W jaki sposób?

Skupiliśmy się na chorobach hematologicznych ze względu na łatwość uzyskiwania próbek od pacjentów podczas rutynowych wizyt (większość próbek uzyskujemy z rutynowych badań biochemicznych). Zaczęliśmy też zajmować się innymi rodzajami chorób, np. autozapalnymi jak reumatoidalne zapalenie stawów, choć to już na potrzeby innych programów medycyny spersonalizowanej.

Jakie były dotychczas reakcje potencjalnych inwestorów?

Odzew był nad wyraz pozytywny, zarówno inwestorów biznesowych i strategicznych, jak i rządowych programów tutaj w Austrii.

Jak planujecie wprowadzić wyniki projektu CHEMOS na rynek?

Założyliśmy spółkę, Allcyte, tu w Wiedniu, która zajmie się wprowadzeniem tej technologii na rynek.

CHEMOS
Dofinansowanie z H2020-ERC
strona projektu w serwisie CORDIS

data ostatniej modyfikacji: 2017-08-11 17:15:01
Komentarze


 
Polityka Prywatności