İlaç Direncini Modellemek
İlaçların zamanla etkisizleşmesine karşı bir çözüm bulmaya çalışan bir grup araştırmacı, hücrelerin ne şekilde mutasyona uğrayacağı hakkında tahminler yapılmasına imkân veren bir model geliştirmişler.
Çok hızlı mutasyona uğramaları, bakterilerin sebep olduğu hastalıkların tedavisini zorlaştırır. Bakteriyel bir hastalığın tedavisinde kullanılan belirli bir ilaç zaman içinde etkinliğini kaybeder. Çünkü meydana gelen mutasyonlar nedeniyle bakteriler ilaca karşı direnç geliştirir. Benzer bir durum kanser için de söz konusudur. Kanserli hücreler de bakteriler gibi çok hızlı mutasyon geçirir. Belirli bir ilaç başlangıçta kanserli hücreleri öldürmeyi başarsa da mutasyonlar sebebiyle bir süre sonra etkinliğini kaybedebilir.
Hem bakteriyel hastalıkların hem de kanserin tedavisinde kullanılan ilaçların zamanla etkisizleşmesine karşı bir çözüm bulmaya çalışan bir grup araştırmacı, hücrelerin ne şekilde mutasyona uğrayacağı hakkında tahminler yapılmasına imkân veren bir model geliştirmişler. Dr. Scott L. Leighow ve arkadaşları, Cell Reports’ta yayımladıkları makalede, belirli türdeki kanser hücrelerinin hangi mutasyonları hangi sıklıkla geçireceğini büyük bir doğrulukla tahmin etmeyi başardıklarını söylüyorlar. Araştırmacıların geliştirdiği yöntem sayesinde kanser hastalarının tedavisinde kullanılabilecek ikinci nesil ilaçlar geliştirmek mümkün olabilir.
İlaç geliştirmek için kullanılan standart yaklaşım, bakterilerin ya da kanserli hücrelerin içindeki belirli yapıları hedef alan kimyasal maddeler elde etmektir. Ancak hücreler mutasyona uğrayarak değişince kullanılan kimyasal maddeler etkisizleşir. Bu nedenle yenilerinin geliştirilmesi gerekir. Eğer hücrelerde meydana gelecek mutasyonlar hakkında tahminler yapılabilirse yeni ilaçlar geliştirmek de kolaylaşır.
Söz konusu olan bakterilerse meydana gelen mutasyonları ikiye ayırmak gerekir: hücrede meydana gelen süreçlerin sebep olduğu mutasyonlar ve bir konakçıdan başka bir konakçıya geçiş sonucunda oluşan mutasyonlar. Kanserli hücrelerdeyse sadece hücre içinde meydana gelen süreçlerin sebep olduğu mutasyonlar vardır. Çünkü kanser bulaşıcı bir hastalık değildir. Bu yüzden kanserli hücrelerdeki mutasyonları anlamak bakterilerdeki mutasyonları anlamaya göre çok daha kolaydır.
Kanserli hücreler hızla çoğalırken DNA kopyalanması sırasındaki hatalar mutasyona sebep olur. Bu mutasyonların tam anlamıyla rastgele olduğu söylenemez. Çünkü DNA dizilimindeki bazı “harflerin” diğerlerinin yerine geçmesi daha kolaydır. Dolayısıyla ilaç direnci hakkında tahminler yapabilmek için hangi mutasyonların daha sık gerçekleştiğini bilmek önemlidir.
Araştırmacılar yayımladıkları makalede, kanserli hücrelerde meydana gelen mutasyonları kimyasal tepkimelere benzer bir biçimde modelliyorlar. Bu şekilde hangi mutasyonların daha sık gerçekleştiğini kuramsal yöntemlerle hesaplamaya çalışıyorlar.
Araştırmacılar geliştirdikleri yöntemi test etmek için kan, meme, prostat ve mide kanseri ile ilgili verileri kullanmışlar. Sonuçlar, bu kanser türleri için doğruluk oranı yüksek tahminler yapmanın mümkün olduğunu gösteriyor.
Bu yöntem sayesinde gelecekte kanser tedavisinde yararlı olacak yeni ilaçlar geliştirilebilir.