Organoid Modellerle Kişiye Özel Kanser Tedavisi – ESMO 2024'te Öne Çıkan Çalışma

Hassas Onkoloji Çağı

Hassas onkoloji, kanser tedavisinde bireyselleştirme anlayışını benimseyen bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, her hastanın genetik, çevresel ve yaşam tarzı özelliklerine dayanarak en uygun tedaviyi belirlemeyi amaçlar. Modern tıpta, hastalıkların tedavi edilmesi genellikle standart protokollere dayanmaktadır; ancak hassas onkoloji, hastanın kendine özgü durumunu dikkate alarak tedavi sürecini kişiselleştirmeye odaklanır. Bu, hem tedavi etkinliğini artırabilir hem de yan etkileri minimize edebilir.

Mevcut Hassas Onkoloji Uygulamaları

Hassas onkolojide kullanılan mevcut uygulamalar arasında genetik dizileme, biyobelirteç testleri, hedefe yönelik tedaviler ve minimal kalıntı hastalık testleri yer alır. Bu yöntemler, hastaların tümörlerinde bulunan özgün genetik mutasyonları ve diğer biyolojik işaretçileri belirleyerek, bu bilgileri tedavi seçiminde kullanmayı mümkün kılar. Örneğin, belirli bir mutasyona sahip tümörler, özgül bir ilaçla daha etkili bir şekilde tedavi edilebilir.

Hasta Türevli Organoid Model Nedir?

Hasta türevli organoidler (patient derived organoid= PDO), hastanın kendi tümör dokusundan laboratuvar ortamında yetiştirilen üç boyutlu hücre kültürleridir. Bu organoidler, hastanın tümörünün genetik ve fenotipik özelliklerini koruyarak, gerçek tümör dokusuna benzer bir model sunar. Bu modeller, ilaçların tümör üzerindeki etkilerini doğrudan gözlemlemek için kullanılabilir, bu da bilim insanlarına ve klinikçilere hastaya özel tedavi seçeneklerini test etme fırsatı verir.

Organoid Modellerin Katkısı

Organoid modeller, hastanın tümörüne özgü ilaç tepkilerini laboratuvar ortamında test etmeye olanak tanıyarak hassas onkoloji uygulamalarına önemli katkılar sağlar. Bu modeller sayesinde, her bir hasta için potansiyel tedavi seçenekleri önceden değerlendirilebilir, böylece kliniğe uygulanmadan önce en etkili ve en az yan etkili tedavi yöntemi belirlenebilir. Ayrıca, organoidler üzerinde yapılan testler, yeni ilaçların geliştirilmesinde de önemli rol oynayarak, hedefe yönelik terapilerin keşfine katkıda bulunur. Hassas onkolojinin bu entegre yaklaşımı, kanser tedavisinin geleceğini şekillendirmede kritik bir rol oynamaktadır.

Fransa'dan Yeni Bir Çalışmanın Detayları

2024 ESMO Kongresi'nde sunulan bu çalışmada, pankreatik ve kolorektal kanser hastalarından elde edilen hasta türevli organoidler kullanılarak klinik yanıtlar üzerinde öngörüler geliştirilmiştir. Araştırma, toplamda 155 organoid modeli içermektedir: 70 pankreas kanseri ve 85 kolorektal kanser örneği. Her organoid, laboratuvarda hastanın tümöründen alınan hücreler kullanılarak oluşturulmuş ve bu hücreler, hastanın klinikte aldığı tedavi ilaçlarıyla test edilmiştir. Bu testler, bireysel hasta yanıtlarını simüle etmeyi ve gelecekteki tedavi yanıtlarını daha iyi tahmin etmeyi amaçlamıştır.

Araştırmada, organoid modelleri üzerinde yapılan biyokimyasal testler ve çok değişkenli analizler bir araya getirilmiştir. Bu sayede, hastaların tedavilere nasıl yanıt verebileceğine dair ileriye dönük öngörüler geliştirilmiştir. Bu model, klinik ortamda hangi tedavilerin en iyi sonuçları verebileceğini tahmin etmeye yönelik bir araç olarak işlev görmüştür.

Araştırma Sonuçları

Çalışmada, organoid modellerin, hastaların tedaviye verdiği yanıtı ve kanserin ilerlemeden geçen süreyi doğru şekilde tahmin edebildiği gösterilmiştir:

Genel tedavi yanıtı tahmini:

• Duyarlılık: %83
• Özgüllük: %88

Progresyonsuz sağkalım tahmini:

Çalışmada progresyonsuz sağkalım (PFS) süresini öngörmek için Cox regresyon modeli ve tehlike oranı (TO) kullanılmıştır. 

• Cox modeli C-puanı: 0.59
  • C-puanı, modelin tahmin doğruluğunu ölçen bir istatistiktir. 0.5, rastgele tahmin anlamına gelirken, 1.0 mükemmel bir tahmini temsil eder. Bu çalışmada 0.59, modelin tedavi yanıtını belirleme yeteneğinin biraz üzerinde olduğunu, ancak mükemmel olmadığını gösterir.
• Tehlike oranı: 2.82 (%95 güven aralığı: 1.25–6.33)
  • Tehlike oranı, bir olayın (burada kanserin ilerlemesi) riskinin bir grup içinde ne kadar arttığını gösterir. HR = 2.82, bu olayın (kanserin ilerlemesi) belirli bir faktörün (örneğin, tedavi) varlığında 2.82 kat daha olası olduğunu ifade eder. Bu oran, tedavinin kanserin ilerlemesini ne kadar etkilediğini gösterir.

İyi sonuçlar veren tedaviler, büyüme modülasyon indeksi (BMİ) ile değerlendirildi:

İyi sonuç veren tedavilerde BMİ: 1.81

İyi sonuç vermeyenlerde BMİ: 0.78

Klinik Verilerin Etkisi

Klinik ve moleküler verilerin eklenmesiyle organoid modellerin tahmin doğruluğu artmıştır:

• Cox modeli C-puanı: 0.69

Tedavi öncesinde alınan ilaç sayısı ve hastalık türü yanıtları etkilemiştir:

• İlaç sayısı için TO: 1.37
• Hastalık türü için TO: 1.89

Genel sağlık durumu (ECOG performans skoru) ise tedavi yanıtını anlamlı derecede etkilememiştir.

• Klinik ve moleküler değişkenler kontrol edildiğinde, tahmin gücü belirgin şekilde artmıştır (TO: 4.36, p = 0.0027).
  • Bu, bir olayın (örneğin, kanserin ilerlemesi veya hastalığın kötüleşmesi) riskinin 4.36 kat arttığını gösterir. Klinik ve moleküler değişkenler kontrol altına alındığında, bu riskin belirgin şekilde arttığı anlamına gelir. Yani, bu faktörler dikkate alındığında, olayın gerçekleşme ihtimali çok daha yüksektir.

Sonuç

Bu çalışma, organoid modeller üzerinde yapılan fonksiyonel taramalara klinik ve moleküler değişkenlerin eklenmesinin, tahmin yeteneklerini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Hasta yanıtlarının doğru tahmin edilmesi, kanser tedavisinde kişiye özel yaklaşımın başarısını artırmak için kritik bir adımdır. Bu sonuçlar, organoid modellerin hassas onkoloji uygulamalarında daha etkili kullanılması gerektiğini ve gelecekte kanser tedavisinde yeni ufuklar açabileceğini ortaya koymaktadır.