Tümörlü hücrelerde tam genom sıralaması, kanser teşhisinin hastaya erken konulmasını ve en etkili tedavi yönteminin belirlenmesini sağlayabilir.
DNA’mız, yani insan genomu, nükleotid adı verilen molekükkerden oluşmuş bir ipliğe benzer. Bunlar A (Adenin), T (timin), G (Guanin) ve C (Sitozin) harfleri ile ifade edilirler. Bazen DNA’mızda yazım hataları oluşabilir; mesela A’nın yerinde G olabilir. “Mutasyon” adı verilen bu değişimlerin birkaç sebebi vardır. Bazen tesadüfen, bazen de çevresel (sigara dumanına veya ultraviyole ışınlara maruz kalmak gibi) sebeplerden oluşan mutasyonlar, genom üzerinde kalıcı ve karakteristik izler bırakabilir.
Hücreler bölünüp çoğalırken kendi DNA sıralarını da kopyalarlar; böylece daha önce yapılmış bir yazım hatası, tıpkı kopyalanmış bir yazı gibi, oluşan yeni hücreye aktarılır. Zaman içinde hatalar birikir ve istenmeyen hücre artışına, yani tümörlerin gelişmesine neden olur.
Tam Genom Sıralaması (TGS), bir kanser hücresinin tüm genetik yapısını okuyarak bunu hastanın sağlıklı hücreleri ile karşılaştırıp DNA dizilişinin nasıl mutasyona uğradığını ortaya çıkarmayı amaçlayan bir teknik. Kanserli bir genomdaki tüm mutasyonları bulmak, tümörün oluşmasında rol oynayan faktörleri de tanımlayabilmek anlamına geliyor.
TGS’nin klinik ortamda kullanışlı olup olmadığını bulmak için Cambridge araştırmacıları, İsveçli meslektaşları ile bir araya gelerek SCAN-B adlı geniş çaplı bir proje başlattılar. Bu projede, 2010 yılından bu yana Güney İsveç’te göğüs kanseri teşhisi konulmuş olan tüm kadın hastalar değerlendirildi.
Cambridge Üniversitesi Tıbbi araştırma konseyinin kanser biriminden Dr. Serena Nik-Zainal liderliğinde yürütülen bu uluslararası araştırmada, üçlü negatif göğüs kanseri teşhisi konulan hastalardan alınan tümörlerin analizi için TGS kullanıldı. “Üçlü negatif” terimi, bu hücrelerde reseptör (alıcı sinir) adı verilen üç anahtar molekülün bulunmaması anlamına geliyor ve göğüs kanserlerinin iyi sonuçlar vermeyen (ve Afrika ve Asya kökenli kadınlarda daha yaygın olan) %9’unu oluşturuyor.
“Tam Genom Sıralaması, kanserli genoma ait eksiksiz bir görüntü sunmakta. Daha önce görmediğimiz birçok şeyi ortaya koyuyor çünkü açıkçası bunları aramıyorduk” diyor Dr. Serena Nik-Zainal: “Her hasta için eksiksiz bir kanser genom haritasına sahip olmak, hastanın tümörüne neyin sebep olduğunu anlamaya ve her birini etkili bir şekilde tedavi etmeye yardımcı olur. Daha önce durum, eksik bir haritayla tatile çıkmak gibiydi. Ama şimdi TGS sayesinde daha iyi, daha detaylı bir haritamız var ve hedefimize ulaşmak için en iyi yolun hangisi olduğunu görebiliyoruz”.
Araştırmacılar, BRCA1 ve BRCA2 genlerinde oluşan mutasyonları tanılamak için daha önce geliştirdikleri HRDetect adlı makine öğrenimi algoritmasını kullandılar (bu iki genden birinde büyük miktarda artış gözlenmesi, bireyin göğüs kanserine yakalanma olasılığını artırıyor) ve nispeten yeni bir kanser ilacı olan PARP-inhibitörünü de bahsi geçen tümörler için özel olarak geliştirilip uyguladılar. HRDetect programının daha önce yaptığı bir değerlendirmeye göre genel nüfus içinde BRCA1/ BRCA2 kanserine çok benzeyen tümörlere sahip kadınların beklenenden daha fazla sayıda olabileceğini öngörmüştü.
Bilgisayardan alınan veriler ışığında araştırmacılar her hastayı yüksek, orta ve düşük puanlı olmak üzere üç kategoriye ayırdı: yüksek puanlı hastalar, mevcut tedavilerle üçlü negatif göğüs kanserinde en iyi sonuçları alması beklenen, ve ayrıca PARP inhibitörlerine de cevap vereceği tahmin edilen hastalardan oluşuyordu.
Şaşırtıcı biçimde, en olumsuz sonuçlar, ortalama puanlı hastalarda ortaya çıktı. Düşük puanlı hastalarda da olumsuz sonuçlar elde edilmesine rağmen, bunlar ortalama gruba göre daha ümit verici. Ancak bu tümörlerin TGS profilleri, mevcut ilaçlar (veya AKT inhibitörleri gibi deneme aşamasındaki yeni ilaçlar) ile tedavi edilmeye çalışılan biyolojik anormalliklere işaret ediyor.
Üçlü negatif göğüs kanserinde mevcut tedavilerin yetersizliği, yeni yaklaşımların gerekliliğini işaret etmekte. Diğer taraftan, TGS ile ortaya çıkarılan genetik değişiklikler ile bu tümörlere neden olan mekanizmaların da belirlenmesine ve yeni ilaçların geliştirilmesine olanak tanıyabilir.
İsveç Lund Üniversitesi Klinik Bilimler Bölümünden Dr. Johan Staaf, “TGS kullanarak, tedavisinde henüz tatminkar başarı elde edemediğimiz üçlü negatif göğüs kanseri hastaları için şu anda kullanılan ilaçlara cevap verebilen veya veremeyen tümörleri gerçek anlamda ayrıştırabiliriz” diyor; “Ancak daha önemlisi, bu yaklaşım bize aynı zamanda olumsuz sonuçlar aldığımız tümörlerde yanlış giden mekanizmalar hakkında da ipuçları veriyor, yani bu tümörleri daha farklı şekillerde tedavi edebilir veya yeni ilaçlar geliştirebiliriz”
Sıralama teknolojisinin hızı, TGS’nin 24 saat içinde çıkarılmasına ve iki gün içinde analiz edilmesine olanak tanıyacak kadar ilerledi. Dolayısıyla teorik olarak bir hastada var olan tümörün ortaya çıkarılması ve kendisine özel tedavi olasılıkları sunulması standart hale gelebilir. Daha önce bu tür tetkiklerin yapılması büyük miktarda veri ve maliyet anlamına gelirken şimdi daha yaygın bir hale, hatta genel sağlık taramasının içinde sıradan bir incelemeye dönüşebilir ve tedavisi en zor kanserler bile daha olumlu yönde seyredebilir.
Popular Science Türkiye – Ekim 2019