Skuteczniejsze leczenie białaczki dzięki odczytaniu sygnałów limfocytów B
Przewlekła białaczka limfocytowa B-komórkowa (CLL) jest częstą i trudną w leczeniu postacią raka, która charakteryzuje się niekontrolowanym wzrostem limfocytów B – komórek wytwarzających przeciwciała zwalczające zakażenia. Co do zasady, każdy limfocyt B posiada na swojej powierzchni unikalny receptor limfocytu B (BCR), zwany immunoglobulinowym, który odpowiada za rozpoznawanie i wiązanie specyficznych (obcych) antygenów. W normalnych warunkach receptory na poszczególnych limfocytach B znacznie się między sobą różnią. Jednak w przypadku wielu pacjentów cierpiących na przewlekłą białaczkę limfocytową limfocyty B posiadają tzw. stereotypowe BCR, które mają bardzo podobne lub nawet identyczne regiony wiążące antygen. Wskazuje to na możliwą rolę określonych antygenów w inicjacji i progresji choroby, a także sugeruje, że CLL może być chorobą klonalną, u podstaw której leży przewlekła stymulacja limfocytów B przez określone antygeny.
Rola receptorów limfocytów B w CLL
Projekt BCRES-CLL, realizowany dzięki wsparciu działań „Maria Skłodowska-Curie” (MSCA), miał na celu odkrycie roli receptorów limfocytów B w powstawaniu i progresji przewlekłej białaczki limfatycznej. „Lepsze zrozumienie mechanizmów działania BCR w przebiegu tej choroby może prowadzić do opracowania nowych metod leczenia, charakteryzujących się mniejszą liczbą skutków ubocznych i mniejszą opornością niż obecnie dostępne terapie”, wyjaśnia koordynator projektu Franco Fais. W ramach tych badań naukowcy poddali stymulacji zarówno prawidłowe komórki od zdrowych dawców, jak i komórki białaczkowe od pacjentów cierpiących na CLL w warunkach naśladujących mechanizmy aktywacji BCR występujących in vivo. Następnie zmierzyli najważniejsze markery biologiczne, w tym cząsteczkę immunoglobuliny BCR, a także proliferację i migrację komórek. Co więcej, zdołali oni zidentyfikować geny biorące udział w tym procesie, które mogą być potencjalnie wykorzystane do stworzenia innowacyjnych terapii. Wyniki projektu pokazują, że rola immunoglobuliny BCR zmienia się w trakcie cyklu życiowego komórki białaczkowej, wywierając zróżnicowany wpływ na jej przeżycie i wzrost. Trwające badania nad odpowiedzialnym za to mechanizmem powinny pomóc w wyjaśnieniu, w jaki sposób BCR indukuje proliferację komórek i przyspiesza nabywanie nowych mutacji związanych z opornością na leczenie.
Lepsza ocena stadium choroby
Kluczowym aspektem zarządzania CLL i jej leczenia jest ocena stopnia zaawansowania tej choroby. Na świecie wykorzystuje się dwa systemy określania stadium zaawansowania CLL: klasyfikację Raia lub klasyfikację Bineta. Systemy te umożliwiają stratyfikację pacjentów na podstawie wyników badań klinicznych i laboratoryjnych, takich jak liczba limfocytów, zajęcie węzłów chłonnych, powiększenie śledziony i wątroby oraz niedokrwistość lub małopłytkowość. Jednak w związku z rozwojem wiedzy na temat CLL potrzebne są markery molekularne i genetyczne, które umożliwiłyby bardziej kompleksową ocenę choroby i jej prawdopodobnego przebiegu. Jak wyjaśnia Andrea Mazzarello, stypendysta MSCA: „CLL ma bardzo niejednorodny przebieg – niektórzy pacjenci muszą zostać poddani leczeniu już w momencie diagnozy, podczas gdy inni nie wymagają leczenia przez wiele lat. Co gorsza, u leczonych osób może dojść do rozwoju oporności, ale za pośrednictwem bardzo różnych mechanizmów”. Dlatego też zespół projektu BCRES-CLL opracował algorytm uczenia maszynowego i narzędzia obliczeniowe, które umożliwiają określenie powiązań między parametrami biologicznymi i klinicznymi. Za pomocą tej technologii pacjenci zostali podzieleni na podgrupy według izotypu immunoglobuliny BCR, który może wpływać na sposób, w jaki komórki CLL reagują na sygnały zewnętrzne. „Nasza technologia uczenia maszynowego jest niezwykle obiecująca w kontekście praktyki klinicznej, gdyż może pomóc w określeniu parametrów progresji choroby. To z kolei otwiera możliwość opracowania nowych leków ukierunkowanych na te kluczowe geny lub cząsteczki”, podkreśla Fais. W dłuższej perspektywie – dzięki coraz większej liczbie dostępnych danych biologicznych i klinicznych – technologia ta może stać się narzędziem prognostycznym stosowanym w rutynowej praktyce klinicznej, pozwalając na przewidywanie zarówno postępów choroby, jak i wybór najskuteczniejszej terapii dla konkretnego pacjenta.
Słowa kluczowe
BCRES-CLL, leczenie, immunoglobulina, uczenie maszynowe, limfocyt B, receptor limfocytu B, przewlekła białaczka limfocytowa
