Eine neue Studie legt nahe, dass Krebs als Spiel zwischen dem behandelnden Arzt und den Krebszellen angesehen werden kann
Metastase, das heißt die Ausbreitung von Krebszellen in andere Organe von einem Primärtumor aus, ist eine der häufigsten Todesursachen bei Krebserkrankungen. Wenn dies geschieht, sind die bösartigen Zellen meist gegen die ursprünglich zur Eindämmung des Tumors verwendete Chemotherapie resistent. Ein Forscherteam, das zum Teil von dem EU-finanzierten Projekt FourCmodelling unterstützt wurde, stellte die Standardbehandlung für metastasierende Krebserkrankungen infrage, bei der Medikamente gewöhnlicherweise kontinuierlich in der höchsten tolerierten Dosis verabreicht werden, bis der Tumor fortschreitet. Die Forscher veröffentlichten ihre Studie vor Kurzem in der Fachzeitschrift „JAMA Oncology“. Sie schrieben: „Wir untersuchen Krebsbehandlungen als einen spieltheoretischen Wettstreit zwischen der Behandlungsmethode des Arztes und den Strategien zur Resistenzentwicklung der Krebszellen.“ Das Team zeigte auf, dass der Behandelnde zwei wesentliche Vorteile gegenüber seinem Gegner, dem Tumor, hat. Erstens kann der Arzt im Gegensatz zu den Tumorzellen rational handeln. „Krebszellen können sich, wie alle sich weiterentwickelnden Organismen, nur an die aktuellen Gegebenheiten anpassen – sie können Behandlungen, die der Arzt noch nicht angewendet hat, weder voraussehen, noch im Voraus Gegenmaßnahmen entwickeln.“ Darüber hinaus hat der Arzt den Vorteil, dass er stets als Erster am Zug ist, daher hat das Spiel eine „ausgeprägte Führer-Folger-Dynamik (‚Stackelberg‘) – der ‚führende‘ Onkologe macht den ersten Zug und die ‚folgenden‘ Krebszellen reagieren dann und passen sich der Behandlung an“. Laut den Forschern nutzen aktuelle Behandlungsstrategien für metastasierende Krebserkrankungen in der Regel keine dieser Asymmetrien aus. „Indem der Arzt bis zur Krankheitsprogression kontinuierlich dasselbe bzw. dieselben Arzneimittel einsetzt, ‚spielt‘ er mit einer festgelegten Strategie, während seine Gegenspieler, die Krebszellen, sich kontinuierlich den Gegebenheiten erfolgreich anpassen können. Darüber hinaus überlässt der Arzt den Krebszellen die Führerrolle, indem er die Behandlung nur abwandelt, wenn der Tumor fortschreitet, wodurch die Behandlung beinahe zum Scheitern verurteilt ist.“ Um dies zu ändern, sollten Onkologen flexible strategische Behandlungspläne entwickeln, so die Forscher in dem Artikel der Fachzeitschrift. Abschließend sagten sie: „Ärzte können die Vorteile, die den Asymmetrien des Krebsbehandlungsspiels innewohnen, ausnutzen und ihre Ergebnisse wahrscheinlich verbessern, indem sie dynamischere Behandlungsstrategien übernehmen, die ökoevolutionäre Dynamiken nutzen, und ihre Behandlung entsprechend anpassen. Die Implementierung dieses Ansatzes wird neue Metriken zur Messung des Ansprechens des Tumors erforderlich machen, die sowohl ökologische (d. h. Größe) und evolutionäre (d. h. molekulare Resistenzmechanismen und relative Größe der resistenten Population) Veränderungen berücksichtigen.“ Neue spieltheoretische Strategien Der Mitautor des Artikels in der Fachzeitschrift, Dr. Joel Braun, wird in einer Pressemitteilung des Moffitt Cancer Center wie folgt zitiert: „Wir können die evolutionären Reaktionen der Krebszellen auf unsere Behandlungen voraussehen, steuern und ausnutzen, und müssen dies auch tun.“ Katerina Stankova, eine weitere Autorin der Veröffentlichung und Assistenzprofessorin für Spieltheorie an der Universität Maastricht erklärt, dass die Dynamik von Stackelberg-Spielen noch nicht vollständig ergründet wurde. „Wenn wir im Laufe der Zeit die Mathematik gemeinsam mit Krebsbehandlungen weiterentwickeln, erwarten wir, dass unsere Analysen neue spieltheoretische, evolutionäre Strategien aufdecken werden, die gegebenenfalls die Wahrscheinlichkeit erhöhen, sogar aggressive und heterogene Krebserkrankungen zu heilen.“ Das laufende Projekt FourCmodelling (Conflict, Competition, Cooperation and Complexity: Using Evolutionary Game Theory to model realistic populations) wurde ins Leben gerufen, um spieltheoretische Modelle zu entwickeln, die sowohl allgemein als auch auf spezifische tatsächlich vorkommende Populationsszenarien anwendbar sind. Laut der Projektwebsite „beziehen diese Modelle Populationsstrukturen sowie Interaktionen innerhalb der Population ein, die beide komplexe Themen sind“. Eines der vier ergänzenden Unterprojekte von FourCmodelling „wird Krebs als komplexes adaptives System modellieren, in dem sich eine Population von Tumor-, normalen und immunen Zellen innerhalb eines menschlichen Ökosystems entwickelt“. Weitere Informationen: FourCmodelling-Projektwebsite
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