Kanserin geçmişini öğrenmek geleceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir
Hava durumu hakkında konuşmak ve tahminlerde bulunmak çok kişinin yaptığı bir eylemdir. Ve hava koşullarını değiştiremesek de, tahmin bize ileriyi düşünme, plan yapma ve mantıklı seçimler yapma fırsatları vermektedir. Bu bir kıyafet değişikliği ya da farklı bir ulaşım aracı kullanıp kullanmamak gibi, ileride nelerin olabileceğinin bilinmesi hazırlıklı olmamızı sağlar.
Bu, kanser ile ilgili araştırmaların bir kısmının da tam olarak hedeflerinden birisidir. Kanserin zaman içinde nasıl davranışlar gösterebileceğini tahmin edebilirsek, belki hastalık sürecini daha iyi bir şekilde yönetebiliriz.
Nature Genetics adlı dergide yayımlanan araştırmada, kanserin tarihini bir araya getirmek için bilgisayarları ve genetik verileri kullandılar. Bu sayede tümörün ilerledikçe sonraki muhtemel adımları tahmin etmelerini sağlayacak bir yöntem geliştirdiler.
Londra'daki Barts Kanser Enstitüsü'nden Profesör Trevor Graham; "Daha önce hiç gözlemleyemediğimiz bir tümörün gizli tarihini açığa çıkarıyoruz. Ama bu çalışmanın en önemli yanı bir tümörün gelecek hafta, ay veya yıl gibi bir süre sonra nasıl görüneceğini bilmektir." şeklinde çalışmasının amacını özetliyor.
Yani bu demek oluyor ki; bir gün bu tahminleri kullanarak, hastalardaki tedavi seçeneklerini bireysel olarak düzenleyebilir ve onları sürecin bir adım önünde tutabiliriz. Bu uzak bir hedef, ama bu duruma ulaşmak için bir yol açmaya yardımcı olmaktadır.
Geçmiş, şu an ve gelecek
Bu araştırmanın köklerinin Charles Darwin'in evrim teorisine dayanması şaşırtıcı değil. Tıpkı bir türün çevreye adapte olduğu gibi, büyüyen bir tümör de aynı şekilde oldukça kompleks etkileşimlerle mikroçevresine adapte olmaktadır.
Bilim insanları bu süreci yıllardır türlerde inceliyorlar. Bir organizmanın DNA'sını inceleyen karmaşık teknolojiler sayesinde araştırmacılar bir türün evrimsel tarihine ve başka türlerle olan ilişkilerini inceleyebilmektedirler.
Ve bunu da kanser için mümkün kılan aynı araçlardır. Geçtiğimiz birkaç on yıl boyunca başkalarının çeşitli popülasyonları incelemek için ürettikleri araçları kullanmışlar ve bunu kansere uygulamışlar.
Araştırmacılar bir tümörün geçmişini çözerek, tümörün geleceğine dair de daha fazla bilgi edinmeyi ummaktadırlar. Ancak, tümörler zaman içinde tek bir evrede incelendiği için ve zaten gelişmiş bir kanserden alınan biyopsi örneği kullanıldığından ekibin zamanı geri döndürmek için bir yol bulması gerekiyordu. Çıkarılmadan önce gerçekleşen süreçleri ve nasıl büyüdüğünü önceden bilmiyorlardı.
Bundan dolayı araştırma ekibi tümörlerden alınan ayrıntılı genetik örneklerden faydalanarak tüm dikkatlerini var olan verilere çevirdi. İlk olarak, biri meme kanseri, biri lösemi ve biri de akciğer kanseri olan üç hastadan alınan DNA kodlarıyla başladılar.
Kanserin gizli günlüğü
Bir kanser büyüdüğünde, hücreleri yeni genetik değişiklikler geçirir, yani bir tümörün bir kısmı diğerine kıyasla farklı genetik düzene sahip olabilir. Bu çeşitli örnekleri incelemek araştırma için önemliydi. Bu çeşitliliğin ilk etapta nasıl ortaya çıktığını, bu şekilde büyüyüp büyümediğini merak ediyorlardı.
Bir türün zaman içinde nasıl evrimleştiğini gösteren formüller kullanan araştırmacılar, tümörler için bir bilgisayar simülasyonu oluşturdular. Daha sonra bu farklı evrim senaryolarını hastalardan aldıkları genetik veriler ile karşılaştırdılar ve aynı sonucu veren senaryolar ile eşleştirdiler.
Araştırmacılar bu eşleşmelerden kanserlerin biyopsi örneklerinde bulunan ve çeşitliliğin ortaya çıkmasına neden olan evrim yolunu buldular.
Daha sonra, bağırsak, mide ve akciğer kanserlerini kapsayan 4 büyük hasta örneği grubuna ve ayrıca metastaz yapmış kanserlerden alınan örneklere baktılar. Bunlar, bir kanser hücresine daha hızlı büyüyebilmesi gibi bir avantaj sağlayan genetik değişikliklerin tümörün gelişiminin erken dönemlerinde ortaya çıktığını gösterdi. Ancak bu sürecin, kanser tedavisine adapte olmuş ve yayılmış tümörlerde hala devam ettiğini görüldü.
Prof. Graham şöyle diyor: "Bir kanserin genetik bilgisi, tümörün zaman içerisinde neye benzediğini veya benzeyeceğini anlatmaktadır. Ama bir yandan da, zaman içinde gerçekleşen dinamikleri kaydeden gizli bir günlük gibidir. Bunu kanserin evrimleşme kuralları hakkında bir şeyler öğrenmek için kullanıyoruz."
Kurallarda yazılmış
Araştırma ekibi bu kuralları, kanserlerin gelecekte nasıl evrimleşebileceğini tahmin etmekte kullanabileceklerini düşündüler. Bilgisayarlardaki milyonlarca tümör büyümesi simülasyonu yürüterek ve simülasyonlarda kuralları uygulayarak bu sanal kanserlerin ilerlemelerinin gözlem sonucunda tahminlerdeki doğruluk oranının arttığını düşünmektedirler.
Kuralları öğrendikten sonra ise; kanser ilerlemesiyle ilgili tahminlerin yapılmasını sağlamak gerekir. Böylece tedavi süreciyle ilgili kararlar tümörün bugünkü gibi değil de gelecekte nasıl görüneceğine dayanarak yapılabilmesi içindir. Ama bunun mümkün olduğu henüz kanıtlanmamıştır. Bu tekniğin doğruluğunu kanıtlamaları gerekiyor. Bunu yapmak için araştırmacılar zaman içinde kanserin evrim sürecini laboratuvarda takip edebilmeli ve tahminlerine uyup uymadıklarını görebilmeliler. Ve bu çalışmada şu ana kadar eksik olan bir başka önemli konu daha var; tedavinin, bir kanserin evrim sürecini nasıl etkileyeceği. Evet, hava durumuna müdahale edemiyoruz, fakat günümüzde oldukça etkili hale gelen kanser tedavileri ile hastalık sürecine müdahale ediyoruz. Bunu bulmak da yapılacaklar listesindedir.
Bu simülasyon araştırmasının amacı hava durumu gibidir; gelecekte ne olacağını tam olarak bilmesekte yine de olası durumu kestirebilmektir.
Marc J. Williams, Benjamin Werner, Timon Heide, Christina Curtis, Chris P. Barnes, Andrea Sottoriva & Trevor A. Graham
Quantification of subclonal selection in cancer from bulk sequencing data.
Nature Genetics, 28 May 2018