باحثون يكتشفون تغيرات جينية تزيد من خطر الإصابة بسرطان الكلى
تاريخ النشر: 10th, November 2023 GMT
توصّلت الأبحاث التي يقودها مركز جونسون الشامل للسرطان بجامعة كاليفورنيا إلى أنّ عددا كبيرا من التغيرات الجينية، التي كنّا لا نعرف أهميتها، هي في الواقع طفرات، تُعرِّض الأفراد للإصابة بمتلازمة وراثية نادرة تزيد من خطر الإصابة بسرطان الكلى، تدعى متلازمة ريد أو الورم العضلي الأملس الوراثي.
وبحسب موقع «ويب طب»، بدراسة سلوك هذه التغيرات الجينية، فإنّ الباحثين والأطباء سيتمكّنون من التنبؤ بشكل أفضل بالمرضى الذين يعانون من هذه المتلازمة، ولديهم خطر متزايد للإصابة بسرطان الكلى، كما أنّ هذا فتح الباب أمامهم لإمكانية تطوير استراتيجية علاجية جديدة لهذه الحالة.
وقال مؤلف الدراسة بريان شوش، إنّ الأشخاص الذين تم تشخيص إصابتهم بالمتلازمة أكثر عرضة للإصابة بأورام عدة، بما فيها أورام العضلات الملساء في الجلد والرحم، إلى جانب الشكل العدواني من سرطان الكلى، والذي يمكن أن ينتشر في الجسم بسرعة حتى لو كان صغير الحجم، وهنا نقف أمام مشكلتين:
عدم تشخيص هذا السرطان مبكرا وعدم الخضوع للفحوصات المنتظمة على الرغم من الاشتباه في أن التغير الجيني يمكن أن يؤدي إلى تشخيص السرطان، سيؤدي إلى انتشار السرطان لأجزاء أخرى من الجسم بسرعة كبيرة، مما يجعل علاجه صعبا ومحدودا للغاية.
وجود عدد كبير من التغيرات الجينية التي لم يتم تصنيفها بعد على أنها مسببة للأمراض، أو أنها تزيد خطر الإصابة بالسرطان، تقلل من القدرة على تشخيص السرطان والتدخل الطبي المبكر.
ولفهم هذه المتغيرات الجينية بشكل أفضل ومعرفة أي منها قد يكون أكثر تسببًا للإصابة بالسرطان، نظر الباحثون في نشاط 74 متغيرًا من جين «فومارات هيدريز»، وبعد تحليل البيانات وجد الفريق أن ما يقارب نصف التغيرات الجينية كانت غير نشطة تماما، مما يشير إلى أنها من المحتمل أن تساهم في تطور السرطان.
ولمزيد من التحقيق في تأثيرات هذه المتغيرات، قاس الباحثون مستوى الفومارات، وهو العامل الأساسي لظهور السرطان، في مستويات مختلفة من نشاط المتغيرات الجينية فومارات هيدريز، وفحصوا تأثير هذه المستويات على كيفية معالجة الخلايا للطاقة والمواد المغذية.
واكتشفوا أنه عندما يتراكم الفومارات بسبب نقص فومارات هيدريز، فإنه يعطّل العديد من العمليات الضرورية لنمو الخلايا، ما يقلل من نمو الورم، ونتيجة لذلك، يبحث الورم عن طريقة أخرى ليضمن استمرار نموه، وهنا يستخدم مسار إنقاذ البيورين الذي يساعد على إنتاج النيوكليوتيدات وهي اللبنات الأساسية لنمو الورم وتكرار الحمض النووي، وبالتالي فإنّ إحدى الطرق لوقف نمو الورم هي استهداف هذا المسار، ومنع تصنيع النيوكليوتيدات.
وقد تم تطوير عدة أدوية لاستهداف مسار إنقاذ البيورين، من بينها 6-ميركابتوبورين، الذي أظهر استجابة ناجحة في خفض مستويات النيوكليوتيدات والحد من نمو الورم، بعد أن تم اختباره على الفئران وخلايا الإنسان مخبريا.
المصدر: صحيفة الأيام البحرينية
كلمات دلالية: فيروس كورونا فيروس كورونا فيروس كورونا
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يتنبأ باستجابة المرضى لعلاج سرطان الكلى
طور باحثون في الولايات المتحدة نموذجًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي، يمكنه التنبؤ بدقة بمرضى سرطان الكلى الذين سيستجيبون للعلاج المضاد لتولد الأوعية، وهو علاج فعال في بعض الحالات فقط.
وقد تؤدي نتائج البحث، المنشورة في مجلة Nature Communications، إلى طرق فعّالة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه قرارات العلاج لهذا النوع وغيره من أنواع السرطان.
وقال الدكتور ساتويك راجارام، الأستاذ المساعد في قسم المعلوماتية الحيوية في جامعة تكساس ساوثويسترن "هناك حاجة حقيقية غير ملباة في العيادات للتنبؤ بمن سيستجيب لعلاجات معينة. ويُظهر عملنا أنه يمكن الاستفادة من الشرائح النسيجية المرضية، وهي مورد متاح بسهولة، لإنتاج مؤشرات حيوية متطورة تُقدم رؤية ثاقبة حول العلاجات التي قد تُفيد كل مريض".
شارك الدكتور راجارام في قيادة الدراسة مع الدكتورة بايال كابور، أستاذة علم الأمراض وجراحة المسالك البولية، والرئيسة المشاركة لبرنامج سرطان الكلى (KCP) في مركز سيمونز للسرطان.
في كل عام، تُشخَّص إصابة مئات الآلاف عبر العالم بسرطان الخلايا الكلوية، مما يجعله النوع الفرعي الأكثر شيوعًا من سرطان الكلى. عند انتشار المرض، غالبًا ما تُستخدم العلاجات المضادة لتولد الأوعية الدموية. تمنع هذه الأدوية تكوين أوعية دموية جديدة في الأورام، مما يحد من الوصول إلى الجزيئات التي تُغذي نمو الورم. وأوضحت الدكتورة بايال كابور، أستاذة علم الأمراض وجراحة المسالك البولية المشاركة في الدراسة، أنه على الرغم من وصف الأدوية المضادة لتولد الأوعية الدموية على نطاق واسع، إلا أن أقل من 50% من المرضى يستجيبون لهذا العلاج، مما يُعرِّض الكثيرين لسمية وأعباء مالية غير ضرورية.
وأضافت كابور أنه لا توجد مؤشرات حيوية متاحة سريريًا لتقييم المرضى الأكثر استجابة للأدوية المضادة لتكوين الأوعية الدموية بدقة، على الرغم من أن تجربة سريرية، أجرتها شركة "جينينتك" أشارت إلى أن اختبار أنجيوسكور (وهو اختبار يقيم التعبير عن ستة جينات مرتبطة بالأوعية الدموية) قد يكون واعدًا. ومع ذلك، فإن هذا الاختبار الجيني مكلف، ويصعب توحيده بين العيادات، ويؤدي إلى تأخير في العلاج. كما أنه يختبر جزءًا محدودًا من الورم، وسرطان الخلايا الكلوية غير متجانس إلى حد كبير، مع تعبير جيني متفاوت في مناطق مختلفة من السرطان.
للتغلب على هذه التحديات، طور الدكتوران كابور وراجارام وزملاؤهما طريقة تنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم الشرائح النسيجية المرضية، وهي مقاطع رقيقة من أنسجة الورم مصبوغة لإبراز السمات الخلوية.
وأوضح الدكتور راجارام أن هذه الشرائح تكاد تكون دائمًا جزءًا من الفحص القياسي للمريض عند التشخيص، وأن صورها متاحة بشكل متزايد في السجلات الصحية الإلكترونية. باستخدام نوع من الذكاء الاصطناعي قائم على التعلم العميق، قام الباحثون بتدريب خوارزمية باستخدام مجموعتين من البيانات: إحداهما تطابق شرائح الأنسجة المرضية لسرطان الخلايا الكلوية مع مقياس "أنجيوسكور" المقابل لها، والأخرى تطابق الشرائح مع اختبار طوروه لتقييم الأوعية الدموية في أقسام الورم.
الأهم من ذلك، على عكس العديد من خوارزميات التعلم العميق التي لا تُقدم رؤيةً شاملةً لنتائجها، صُمم هذا النهج ليكون قابلاً للتفسير بصريًا. فبدلاً من إنتاج رقم واحد والتنبؤ مباشرةً بالاستجابة، يُنتج هذا النهج تصوّرًا للأوعية الدموية المُتوقعة يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمقياس "أنجيوسكور" القائم على الحمض النووي الريبي (RNA). المرضى الذين لديهم أوعية دموية أكثر يكونون أكثر استجابة للعلاج؛ ويتيح هذا النهج للمستخدمين فهم كيفية توصل النموذج إلى استنتاجاته.
عندما قيّم الباحثون هذا النهج باستخدام شرائح من أكثر من 200 مريض، لم يكونوا جزءًا من بيانات التدريب، بما في ذلك تلك التي جُمعت خلال التجربة السريرية التي أظهرت القيمة المُحتملة لمقياس أنجيوسكور، تنبأ هذا النهج بالمرضى الأكثر احتمالًا للاستجابة للعلاجات المُضادة لتكوين الأوعية الدموية بشكل يُقارب جودة مقياس "أنجيوسكور". أظهرت الخوارزمية أن المُستجيب للعلاج سيحصل على درجة أعلى من غير المُستجيب بنسبة 73% من الوقت مُقارنةً بنسبة 75% مع مقياس "أنجيوسكور".
يقترح مؤلفو الدراسة إمكانية استخدام تحليل الذكاء الاصطناعي للشرائح النسيجية المرضية في نهاية المطاف للمساعدة في توجيه القرارات التشخيصية والتنبؤية والعلاجية لمجموعة متنوعة من الحالات. ويخططون لتطوير خوارزمية مماثلة للتنبؤ بالمرضى المصابين بسرطان الخلايا الكلوية الذين سيستجيبون للعلاج المناعي، وهو نوع آخر من العلاج لا يستجيب له إلا عدد قليل من المرضى المصابين بهذا النو ع من السرطان.
العراق يوجه دعوة رسمية لأحمد الشرع للمشاركة في القمة العربية