El cáncer de próstata es la neoplasia maligna más común entre los hombres en los Estados Unidos. También es la segunda causa más común de muertes relacionadas con el cáncer. A pesar de los tratamientos mejorados para el cáncer de próstata, muchos pacientes con enfermedad avanzada eventualmente desarrollan resistencia a los medicamentos.El Centro de excelencia para la terapia evolutiva del Centro oncológico Moffitt cree que los tratamientos adaptativos basados en principios evolutivos pueden ser un enfoque eficaz para el tratamiento del cáncer de próstata al prevenir el desarrollo de resistencia a los medicamentos y prolongar la supervivencia del paciente. En un artículo publicado hoy en Nature Communications, la investigaciónEl equipo ofrece un análisis más detallado de un modelo y datos que muestran que las alteraciones individuales del paciente en el biomarcador de antígeno prostático específico PSA al inicio del tratamiento pueden predecir los resultados de los ciclos de tratamiento adaptativo posteriores. Estos modelos podrían eventualmente utilizarse para idear tratamientos específicos para el paciente.de acuerdo con los cambios en el crecimiento tumoral y los patrones de biomarcadores.
Los pacientes con cáncer de próstata se tratan comúnmente con radioterapia o cirugía, seguida de terapia de privación de andrógenos ADT a la dosis más alta tolerada para matar tantas células cancerosas como sea posible. Si bien las respuestas iniciales a este enfoque a menudo son efectivas, eventualmente los pacientes desarrollan fármacosresistencia y sus tumores recurren.
"El tratamiento continuo, al seleccionar al máximo los fenotipos resistentes y eliminar otras poblaciones competidoras, en realidad puede acelerar la aparición de poblaciones resistentes, un fenómeno evolutivo bien estudiado denominado liberación competitiva", dijo el autor del estudio, Heiko Enderling, Ph.D.,miembro asociado del Departamento de Oncología Matemática Integrada de Moffitt.
Enderling y su equipo, en colaboración con científicos de la Universidad de Duke, la Universidad de Carolina del Norte y la Universidad Estatal de Arizona, creen que en lugar de utilizar una dosis máxima tolerada continua, un mejor enfoque sería utilizar la terapia adaptativa con dosis intermitentes. Este tratamientoLa estrategia se basa en los patrones cambiantes de los niveles de biomarcadores en pacientes individuales; el tratamiento puede aumentar o disminuir o incluso detenerse temporalmente de acuerdo con los marcadores específicos del paciente y la dinámica del tumor.
"Aprovechar al máximo el potencial de la terapia intermitente contra el cáncer de próstata requiere identificar mecanismos de resistencia a ADT, predecir respuestas individuales y determinar desencadenantes clínicamente accionables potencialmente específicos para el paciente para pausar y reanudar los ciclos intermitentes de ADT", dijo la autora principal del estudio, Renee Brady, Ph..D., Becaria postdoctoral en el Departamento de Oncología Matemática Integrada de Moffitt. Agregó que este desafío aparentemente desalentador podría superarse con los avances en el modelado matemático.
Los modelos matemáticos anteriores se basan en una variedad de mecanismos de resistencia diferentes e incluyen numerosas variables; sin embargo, no predicen completamente las respuestas y los resultados del paciente a la TDA intermitente. El equipo de Moffitt construyó su modelo sobre una teoría diferente; plantearon la hipótesis de que el cáncer de próstataLas células madre contribuyen a las diferencias tumorales entre los pacientes y al fracaso del tratamiento. Diseñaron un modelo que simulaba y predecía la dinámica de tres factores durante la ADT intermitente: las células de cáncer de próstata, las células de cáncer diferenciadas y el biomarcador PSA. Los investigadores validaron su modelo para mostrar esa madrelas células están altamente asociadas con la resistencia intermitente a la TDA. Los pacientes que son resistentes tienen más probabilidades de tener células madre con tasas más altas de autorrenovación, lo que posteriormente conduce a niveles más altos de células madre de cáncer de próstata y a niveles cambiantes del biomarcador PSA durante cada ciclo de tratamiento.
Los investigadores combinaron su modelo con datos clínicos de un estudio de terapia ADT intermitente y demostraron que predijeron el desarrollo de resistencia del paciente con una precisión del 89%. Además, demostraron que al usar este modelo, podían predecir qué pacientes se beneficiaríande tratamientos alternativos.
Estos resultados demuestran la viabilidad de utilizar modelos matemáticos para guiar los ensayos clínicos de terapia adaptativa y proporcionar opciones de tratamiento más personalizadas para mejorar los resultados del paciente ". Esta capacidad de aprender de los ciclos de tratamiento tempranos y predecir las respuestas posteriores agrega un grado esencial de personalización y flexibilidad paraun protocolo de tratamiento del cáncer ", dijo Enderling.
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Materiales proporcionado por Centro de Cáncer e Instituto de Investigación H. Lee Moffitt . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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