Yeni bir moleküler meme kanseri haritası, hastalığın yeni biçimlerini tanımlayarak kişiselleştirilmiş tedavi seçenekleri için bir temel oluşturuyor.
Moleküler Harita ile Yeni Bulgu
Vanderbilt-Ingram Cancer Center’da gerçekleştirilen bir çalışmada, 7,600’den fazla tümörden elde edilen verilerle hazırlanan en büyük meme kanseri transkriptomik haritalardan biri oluşturuldu. 3 Kasım’da Cell Reports Medicine dergisinde yayımlanan bu çalışma, tümörlerin RNA moleküllerinin tam setini inceleyerek gen ekspresyonu ve diğer moleküler özellikler hakkında biyolojik detaylar sunuyor.
Çalışmanın baş yazarı olan Brian Lehmann, “Meme kanseri atlası, hastalığın moleküler çeşitliliğine eşsiz bir bakış açısı sunuyor ve farklı klinik sonuçlarla, biyolojik özelliklerle ve terapötik zayıflıklarla ilişkilendirilmiş belirgin tümör popülasyonlarını ortaya koyuyor,” dedi.
Yeni Tedavi Yaklaşımları
Meme kanseri genellikle hormon (östrojen, progesteron) ve HER2 reseptörlerinin varlığına veya yokluğuna dayanarak sınıflandırılıyor. Ancak, transkriptomik profil belirleme bazı moleküler alt grupları daha da tanımlasa da, aynı alt gruptaki klinik yanıtların çeşitliliği gözlemleniyor.
Lehmann ve Jennifer Pietenpol’ın daha önceki çalışmaları, üçlü-negatif meme kanseri alt gruplarının farklı tedavi ajanlarına karşı belirgin duyarlılıklar sergilediğini göstermişti. Yeni çalışmada, transkriptomik veriler tüm meme kanseri türlerini kapsayacak şekilde genişletildi.
Moleküler Çeşitlilik ve Klinik Sonuçlar
Yeni atlas, geleneksel meme kanseri kategorileri içinde önemli biyolojik çeşitliliği ortaya koyuyor. Östrojen reseptörü düşük meme kanserleri, geleneksel olarak ER-pozitif olarak tedavi edilenlerden daha fazla ER-negatif hastalıklara benzer özellikler gösteriyor.
Ayrıca, HER2 pozitif tümörlerin belirli türdeki HER2 kinaz inhibitörlerinden faydalanabileceği belirtiliyor. Çalışma, standart kemoterapi ve endokrin tedavi sonrası kötü sonuçlarla bağlantılı gizli bir nöroendokrin meme kanseri formunu da ortaya çıkardı.
Gelecek Araştırmalar ve Tedavi Seçenekleri
Lehmann, “Bazı en önemli bulgular, göz önünde olan ancak tanınmayan tümörlerden geldi. Mevcut sınıflandırma sistemlerinde rutin olarak tanınmayan kötü sonuçlara sahip hasta popülasyonlarını belirledik,” dedi.
Araştırmacılar, tümörleri alt gruplara atanabilecek bir araç da geliştirdi. Bu araç, standart ham RNA dizileme verilerini kullanarak gelecekteki araştırma çalışmaları ve klinik denemelere rehberlik edecek.
Gelecekteki Hedefler
Lehmann, “Bir sonraki kritik adım, bu transkripsiyonel alt gruplara dayalı tedavi kararlarının hasta sonuçlarını iyileştirip iyileştirmediğini belirlemek için prospektif testler yapmaktır,” dedi. “Amacımız, hastaları tümörlerinin biyolojisine dayalı olarak tedavilere eşleştirmektir. Bu atlas, o vizyonu gerçekleştirmek için bir yol haritası ve pratik bir çerçeve sağlıyor.”
Ayrıca, araştırmacılar bu hesaplama yaklaşımının, çeşitli hastalıklar arasında geniş ölçekli moleküler veri setlerini entegre etmek için de uygulanabileceğini belirtti.
