Çalışmanın odağında, lokal olarak ilerlemiş rektal kanser tanısı alan hastalarda standart tedaviye irinotekan eklenmesinin sağkalımı ne ölçüde etkilediği sorusu bulunuyor. Bu yaklaşımın herkeste aynı sonuçları vermeyebileceği düşüncesiyle, araştırmacılar irinotekanı genel olarak “her zaman eklenmelidir” şeklinde ele almak yerine, klinik faydanın biyopsi örneklerinin tümör dokusu özelliklerine göre değişebileceğini test etti. Özellikle de tanı anındaki tümör hücre yoğunluğunun düzeyi, olası farklı tedavi yanıtlarını ayırmak için kullanıldı.

Gelinen noktada, biyopsilerde tümör hücre yoğunluğunu değerlendirmek için kullanılan geleneksel yöntemlerin büyük ölçekli çalışmalarda her zaman aynı tutarlılıkta sonuç vermeyebileceği belirtiliyor. Bu nedenle UCL ekibi, histoloji görüntülerini kullanarak tümör örneklerini “yüksek” ve “düşük” tümör hücre yoğunluğu gruplarına ayıran bir yapay zekâ modelinden yararlandı. Modelin, standart histopatoloji görüntülerinden tümör hücre yoğunluğuna ilişkin ayırt edici bir örüntüyü yakalayabildiği ve bu örüntünün geleneksel değerlendirme ile her zaman güvenilir biçimde yakalanamadığı ifade ediliyor.

Bu ayrımın klinik önemi, çalışmanın aynı zamanda daha önce yürütülen büyük bir faz 3 denemesinin verileri üzerinden kurgulanmış olmasından geliyor. Araştırmada, ARISTOTLE denemesinde yer alan hastaların verileri yapay zekâ temelli yeniden analiz edildi. Post-hoc (sonradan yapılan) bu analiz yaklaşımı, belirli bir tedavinin genel popülasyonda ne yaptığına bakmanın ötesine geçerek, alt gruplarda fayda ihtimalinin nasıl şekillenebileceğini incelemeyi amaçlıyor.

Çalışmanın sonuçları, tümör hücre yoğunluğu yüksek olan hastalarda yoğunlaştırılmış tedavi stratejisine ilişkin olası bir farklılık işaret ederken, tümör hücre yoğunluğu düşük olan gruplarda aynı etkinin görülmeyebileceğine dair bir çerçeve sunuyor. Metin, irinotekan içeren tedavinin sağkalım üzerinde etkisini özellikle tanı anındaki tümör hücre yoğunluğu yüksekliğine bağlayarak değerlendiriyor. Ancak çalışma, bu bulguların klinik uygulamada otomatik bir “seçim kuralı” olarak kullanılmasının henüz erken olabileceğine dair tıbbi belirsizliği de ima eden bir bilimsel tasarıma sahip.

Yine de bu çalışma, patoloji görüntülerinin yapay zekâ ile standardize edilmesi yoluyla “doğru hastaya doğru yoğunlukta tedavi” fikrini somutlaştırması bakımından dikkat çekiyor. İleri evre rektal kanserde standart tedavilerin temelini kemoradyoterapi oluştururken, sistemik tedaviye eklenecek ajanların kime fayda sağlayıp sağlamadığını belirlemek, gereksiz toksisiteyi azaltma açısından da kritik bir sorun. Araştırmanın önerdiği biyopsi temelli sınıflandırma, gelecekte daha hedefli denemelere kapı aralayabilir.

UCL ekibinin eBioMedicine’de yayımladığı bu çalışma, yapay zekâ destekli histoloji analiziyle hasta alt gruplarını daha net ayırmanın mümkün olabileceğini gösteriyor. Sonraki adım olarak, bu sinyalin farklı hasta gruplarında doğrulanması ve modelin klinik rutinde ne ölçüde tekrarlanabilir olduğunun ortaya konması gerekecek. Böylece, rektal kanserde tedavi yoğunluğunun kişiselleştirilmesine yönelik kanıt tabanı güçlenebilir.

Kaynak: https://scienmag.com/ai-study-shows-cancer-therapy-effectiveness/

Çalışma, kanser hücrelerinin DNA onarım mekanizmalarını hedefleyen olaparib ile yaygın kullanılan bir kemoterapi ilacı olan irinotekanın birlikte değerlendirildiği Faz I/II klinik denemesinden elde edildi. Araştırma, Cancer Research UK Clinical Trials Unit tarafından koordine edilen ve uluslararası sponsor Gustave Roussy’nin yer aldığı geniş AcSé-eSMART programının bir parçası olarak yürütüldü. Bu tür çok merkezli çalışmalar, pediatrik onkolojide nadir görülen ve tedavisi güç tümörler için yeni kombinasyonları dikkatle test etmeyi amaçlıyor.

Denemeye 70 çocuk ve genç yetişkin alındı; bunların 66’sı Birleşik Krallık, Fransa, Hollanda ve İspanya’da aktif tedavi aldı. Katılımcı grubun 36’sını Ewing sarkomu hastaları oluştururken, kalan 34 kişi farklı tümör tiplerine sahipti. Bu grupta osteosarkom, nöroblastom, rabdomyosarkom, nefroblastom ile medulloblastom ve koroid pleksus karsinomu gibi nadir beyin tümörleri de yer aldı. Araştırmacılar, böylece tek bir hastalıkla sınırlı olmayan ama biyolojik açıdan benzer zorluklar taşıyan geniş bir hasta profilinde tedavi yaklaşımını değerlendirme fırsatı buldu.

Ewing sarkomu, kemik ve yumuşak dokularda gelişebilen, çocuklar ve ergenlerde görülen agresif bir kanser türü olarak biliniyor. Mevcut tedavilere rağmen hastalık nüks ettiğinde ya da metastaz yaptığında sonuçlar çoğu zaman ağırlaşıyor. Kaynakta da vurgulandığı gibi, bu grupta iyileşme oranları belirgin biçimde düşebiliyor ve bazı ileri olgularda uzun vadeli sağ kalım hâlâ sınırlı kalıyor. Bu nedenle, hangi hastanın hangi tedaviye daha iyi yanıt vereceğini önceden gösterebilecek bir işaretleyici, klinik kararlar açısından büyük önem taşıyor.

İşte bu noktada çalışmanın öne çıkan unsuru, yeni tanımlanan biyobelirteç oldu. Bilim insanları, irinotekan ve olaparib kombinasyonuna verilen yanıtla ilişkili olabilecek bu işaretleyicinin, tedaviye dirençli tümörlerde klinik sonuçları daha iyi öngörmeye yardımcı olabileceğini düşünüyor. Olaparib, DNA tamirinde görev alan mekanizmaları baskılayan bir PARP inhibitörü olarak yetişkin onkolojisinde bilinen bir ilaç; irinotekan ise DNA hasarı oluşturarak tümör hücrelerini baskılamaya çalışan bir kemoterapi ajanı. Teorik olarak bu iki ilacın birlikte kullanılması, kanser hücresinin hasarı onarma kapasitesini daha da zayıflatabiliyor.

Ancak pediatrik kanserlerde böyle kombinasyonların etkisi, yetişkin hastalardaki kadar öngörülebilir olmuyor. Bunun nedeni yalnızca tümörlerin biyolojik çeşitliliği değil, aynı zamanda çocuklarda büyüme, gelişim ve uzun dönem yan etki dengesinin çok daha hassas olması. Bu yüzden araştırmacılar, yalnızca ilacın tümör küçültme potansiyeline değil, aynı zamanda güvenlilik profiline ve hangi hastalarda gerçekten anlamlı bir fayda sağlayabileceğine odaklanıyor. Faz I/II tasarımı da tam olarak bu nedenle önemli: önce doz ve güvenlik, ardından erken etkinlik sinyalleri dikkatle inceleniyor.

Çalışmanın çok uluslu yapısı da bulgulara ayrı bir ağırlık kazandırıyor. Farklı ülkelerden toplanan hastalar, benzer klinik kriterlerle değerlendirildiğinde, sonuçların tek bir merkeze özgü olma olasılığı azalıyor. Yine de araştırmanın erken aşamada olduğu unutulmamalı. Bir biyobelirtecin keşfedilmiş olması, onun hemen rutin klinikte kullanılabileceği anlamına gelmiyor. Böyle işaretleyicilerin daha geniş hasta gruplarında doğrulanması, hangi biyolojik ölçütün en güvenilir olduğunu belirlemek için ek analizler yapılması ve testlerin pratikte uygulanabilirliğinin gösterilmesi gerekiyor.

Buna rağmen, pediatrik onkoloji alanında kişiselleştirilmiş tedavi arayışı açısından bu bulgu dikkat çekici. Özellikle Ewing sarkomu gibi agresif tümörlerde, standart tedaviye eklenen her yeni bilgi, gereksiz toksisiteyi azaltma ve yanıt verme olasılığı daha yüksek hastaları seçme açısından değer taşıyabilir. Eğer bu biyobelirteç ilerleyen çalışmalarda doğrulanırsa, hekimlerin yalnızca tümörün nerede olduğuna ya da ne kadar ilerlediğine değil, aynı zamanda tümörün tedaviye biyolojik olarak nasıl yanıt vereceğine de daha yakından bakmasına yardımcı olabilir.

Uzmanlar için asıl soru artık şu: Bu biyobelirteç, laboratuvar bulgusu olmanın ötesine geçip günlük klinik kararlara yön verebilecek kadar güçlü mü? AcSé-eSMART içinde elde edilen veriler, bu soruya erken ama umut verici bir yanıt sunuyor. Yine de çocuk kanserlerinde gerçek ilerleme, yalnızca yeni ilaçlar geliştirmekten değil, hangi tedavinin hangi hastada çalışacağını daha iyi anlamaktan geçiyor. Birmingham Üniversitesi ekibinin çalışması da tam bu nedenle, pediatrik kanser araştırmalarında daha hassas ve daha kişiselleştirilmiş bir döneme işaret eden önemli adımlardan biri olarak değerlendiriliyor.