Prostatakrebs ist die häufigste Krebserkrankung bei Männern in den Vereinigten Staaten. Es ist auch die zweithäufigste Ursache von Krebs-Todesfälle. Trotz der verbesserten Behandlungen für Prostata-Krebs, viele Patienten mit Fortgeschrittener Erkrankung entwickeln sich schließlich Resistenzen. Forscher des Center of Excellence für Evolutionäre Therapie an der Moffitt Cancer Center glauben, dass adaptive Anwendungen basieren auf evolutionären Prinzipien kann ein wirksamer Ansatz zur Behandlung von Prostatakrebs durch die Verhinderung der Entwicklung von Resistenzen und verlängern die überlebensrate der Patienten.
In einem Artikel veröffentlicht heute in Nature Communications, die research-team liefert einen genaueren Blick auf ein Modell und Daten, die zeigen, dass einzelne Patienten Veränderungen in der Prostata-spezifischen Antigens (PSA) biomarker zu Beginn der Behandlung können die Ergebnisse vorherzusagen, zu später Behandlung-Zyklen von adaptive Therapie. Diese Modelle könnten schließlich verwendet werden, um Patienten entwickeln spezifische Behandlungen entsprechend zu ändern tumor-Wachstum und biomarker-Muster.
Patienten mit Prostatakrebs werden Häufig behandelt mit Bestrahlung oder Operation, gefolgt von androgen-deprivation Therapie (ADT) in der höchsten tolerierten Dosis zu töten, wie viele Krebszellen wie möglich. Während die ersten Reaktionen auf diesen Ansatz sind oft effektiv, schließlich Patienten entwickeln Resistenzen und Ihre Tumoren wiederkehren.
„Kontinuierliche Behandlung, durch die maximal-Auswahl für resistente Phänotypen und die Beseitigung der Konkurrenz mit anderen Populationen, so kann tatsächlich beschleunigen die Entstehung von resistenten Populationen—eine gut studierte evolutionäre Phänomen bezeichnet wettbewerbsfähigen release,“ sagte Studie Autor Heiko Enderling, Ph. D., assoziiertes Mitglied der Moffitt der Abteilung der Integrierten Mathematischen Onkologie.
Enderling und seinem team, in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der Duke University, University of North Carolina und Arizona State University, glaubt, dass anstatt einer kontinuierlichen maximal tolerierten Dosis, ein besserer Ansatz wäre die Nutzung von adaptive-Therapie mit der intermittierenden Dosierung. Diese Behandlungsstrategie beruht auf der sich verändernden Muster der biomarker-Ebenen in den einzelnen Patienten; die Behandlung kann sich erhöhen oder verringern oder sogar vorübergehend gestoppt nach patient-spezifische Marker und tumor-Dynamik.
„Eine vollständige Nutzung des Potenzials der intermittierenden Prostata-Krebs-Therapie erfordert die Identifizierung ADT-Resistenz-Mechanismen, die Vorhersage individueller Antworten und die Bestimmung potenziell sehr Patienten-spezifischen, klinisch verwertbare Auslöser für das anhalten und fortsetzen der intermittierenden ADT-Zyklen,“ sagte Studie führen Autor Renee Brady, Ph. D., ein Postdoctoral fellow in der Abteilung der Integrierten Mathematischen Onkologie an Moffitt. Sie fügte hinzu, diese scheinbar gewaltige Herausforderung überwunden werden konnten durch Fortschritte in der mathematischen Modellierung.
Frühere mathematische Modelle basieren auf einer Vielzahl von unterschiedlichen Resistenzmechanismen und umfassen zahlreiche Variablen; Sie sind jedoch nicht vollständig Vorhersagen Reaktionen des Patienten und die Ergebnisse der intermittierenden ADT. Der Moffitt-team baute sein Modell auf eine andere Theorie; Sie stellten die Hypothese auf, dass die Prostata-Krebs-Stammzellen tragen zur tumor-Unterschiede zwischen Patienten und Behandlung scheitern. Sie entwickelten ein Modell, das simuliert und prognostiziert, die Dynamik der drei Faktoren während der intermittierenden ADT: Prostata-Krebs-Zellen, differenzierten Krebszellen und dem biomarker PSA. Die Forscher überprüft Ihr Modell, um zu zeigen, dass Stammzellen die Zellen sind stark verbunden mit intermittierender ADT Widerstand. Patienten, die resistent sind, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit, die Stammzellen mit höheren raten der selbst-Erneuerung, anschließend führt zu höheren Ebenen der Prostata-Krebs-Stammzellen und wechselnden Ebenen der biomarker PSA während jeder Behandlung-Zyklus.
Kombinierten die Forscher Ihr Modell mit den klinischen Daten aus einer Studie der intermittierenden ADT-Therapie und zeigten, dass Sie vorhergesagt haben, dass die Entwicklung der Patienten-Widerstand mit 89% Genauigkeit. Darüber hinaus zeigten Sie, dass durch die Verwendung dieses Modell, Sie voraussagen konnten, welche Patienten profitieren von alternativen Behandlungen.