Трёхмерная модель рака позволяет понять его генетические особенности

Охота к перемене мест у раковых клеток позволяет понять как распространённость основных злокачественных мутаций, так и появление у опухоли лекарственной устойчивости.

Одна из самых неприятны особенностей раковых клеток в том, что по мере лечения они становятся нечувствительны к лекарствам. Очевидно, что им в этом помогают мутации, позволяющие выживать в неблагоприятных условиях. Причём давно замечено, что, несмотря на генетическое сходство клеток опухоли, со временем они приобретают большое мутационное разнообразие. И даже если новых мутаций окажется немного, именно они спасут рак от терапии: вещества, которые убьют большую часть клеток с наиболее распространёнными погрешностями в ДНК, пропустят клетки с новыми, «нестандартными» мутациями, и такие клетки, разумеется, пойдут в рост.

Клетка рака лёгких. (Dennis Kunkel Microscopy, Inc. / Visuals Unlimited / Corbis.)
Опухоль молочной железы в разрезе. (Фото Callista Images / cultura / Corbis.)

Неоднократно предпринимались попытки создать модель, которая описывала бы рост и эволюцию опухоли – с помощью подобной модели можно было бы предсказывать и собственно увеличение злокачественного новообразования, и вероятность появления лекарственной устойчивости. И здесь особенно многообещающей выглядит работа исследователей из Эдинбургского университета и Гарвардского университета. Особенность их подхода состоит в том, что они учли как генетический портрет рака, так и его трёхмерную структуру. Иными словами, они сопоставили мутационные модификации с внутренним строением опухоли, с подвижностью клеток.

Обычно про подвижность вспоминают в связи с метастазами. Однако благодаря переползающим с места на место клеткам может «совершенствоваться» и исходная, первичная опухоль. Допустим, что в какой-то раковой клетке возникла мутация, которая может защитить её от лекарства. Чтобы мутация осталась в опухоли, нужно, чтобы появилось больше клеток с такой ДНК-аномалией. Но для того, успешного деления нужны определённые условия, от свободного пространства вокруг до энергетических ресурсов. И вот благодаря локальной подвижности злокачественные клетки внутри опухоли выбирают удобное для этого место. Кроме того, при делении, при удвоении клеточной ДНК повышается вероятность того, что возникнут новые мутации. Понятно, почему анализ трёхмерной структуры опухоли позволяет понять, где следует ожидать усиления генетического разнообразия и возможного появления лекарственноустойчивых очагов.

Математическую модель, которая соединяет генетику рака с его пространственным строением Мартин Новак (Martin Nowak) и его коллеги описали в Nature. (Подчеркнём, что в данном случае речь идёт о плотных, сОлидных новообразованиях, и, например, для оценки динамики онкозаболеваний крови созданная модель вряд ли будет полезной.) По словам её авторов, она позволяет понять, как даже одна клетка с небольшим преимуществом перед остальными может благодаря собственной подвижности, благодаря умению находить благоприятные условия может заменить прежние клетки опухоли. Поэтому, с одной стороны, везде можно найти основные мутации, которые виноваты в беспрерывном делении (без них опухоль расти не будет, а благодаря клеточным миграциям такие мутации будут распространяться по всему «телу» рака), а с другой стороны, поиск мест, где удобно делиться, создаёт очаги накопления дополнительных поломок ДНК, которые могут спасти злокачественное новообразование от противораковой терапии. Можно сказать, что локальная подвижность – важное условие эволюции опухоли. (Дополнительно об эволюционном подходе к онкологическим заболеваниям можно почитать в нашей статье.)

Сама по себе такая модель, конечно, не является лекарством, однако она указывает важную потенциальную мишень для лекарств: если мы научимся подавлять способность обычных, не метастазных клеток к локальным блужданиям, то сможем ограничить способность опухоли приобретать устойчивость к терапии.

Автор: Кирилл Стасевич


Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее