Studium dopuszczalności i wykonalności swoistych dla pacjenta „guzów” jako spersonalizowanych narzędzi do badań przesiewowych leczenia (Tumouroids)

W Anglii co roku u ponad trzystu tysięcy osób diagnozuje się raka. Ścieżki diagnostyczne i terapeutyczne dla wielu nowotworów znacznie się rozwinęły w ciągu ostatniej dekady. Jednak nowe metody leczenia są drogie, a obecnie dyskryminacja między osobami reagującymi i niereagującymi jest nadal nieoptymalna. Istnieje pilna potrzeba opracowania narzędzi, które pozwolą na lepszą charakterystykę i stratyfikację choroby. Rozwijającą się dziedziną jest medycyna spersonalizowana, w której profilaktyka, diagnostyka i leczenie chorób ukierunkowana jest na poziom indywidualny. Przewidywanie specyficznej dla pacjenta odpowiedzi na leczenie jest trudne, ponieważ odpowiedź zależy nie tylko od cech komórek nowotworowych, ale także od tego, w jaki sposób te komórki wchodzą w interakcje z ich bezpośrednim otoczeniem oraz w jaki sposób guz wchodzi w interakcje z gospodarzem. Uproszczony model jest zatem niewystarczający do przewidywania odpowiedzi na leczenie. W tym celu wykorzystano złożone modele zwierzęce pochodzące od pacjentów, ale są one drogie, a dostarczenie klinicznie istotnych odpowiedzi może zająć do 6 miesięcy i stwarza problemy etyczne. W przeszłości modele in vitro nie były skomplikowane, ponieważ opierały się wyłącznie na dwuwymiarowym (2D) wzroście komórek nowotworowych. Obecnie wykorzystanie modeli guzów 3D zapewnia dodatkowy poziom złożoności w badaniach in vitro. Dzięki tym modelom możliwe jest odtworzenie cech guza, które zostały utracone w 2D, takich jak interakcje komórka-komórka między komórkami nowotworowymi oraz między rakiem a komórkami zrębu, interakcja komórka-macierz lub niedotlenienie.

Badacze opracowali złożony model guza 3D – nazwany tumouroid. Korzystając z tego modelu, podjęto wstępne prace, które umożliwiły wzrost guzów pochodzących od pacjentów przy użyciu pierwotnych komórek nowotworowych pobranych od pacjentów.

Ta spersonalizowana platforma może zostać zakwestionowana przez terapie stosowane w praktyce klinicznej, a odpowiedź na leczenie można ocenić za pomocą odpowiednich testów.

Cele nauki są dwojakie:

Aby ocenić akceptację pacjentów do wykorzystania modeli guzów pochodzących od pacjentów do podejmowania przyszłych decyzji oraz Aby ocenić wykonalność generowania guzów raka nerki pochodzących od pacjentów i wykorzystania ich jako platform do testowania odpowiedzi na lek.