Kanserin erken tespiti için kan testlerinde yeni bir yöntem bulundu

Kanser, kalp hastalıklarından sonra en çok ölüme yol açan hastalık olarak dünya çapında milyonlarca insanı etkilemeye devam ediyor.

2018 yılı verilerine göre, 36 kanser türünün içerisinde 18 milyon kanser tanısı konulmuş ve 9,5 milyon insanın ölümüyle sonuçlandığı görüldü. Kansere bağlı ölümlerde asıl neden, kanserin metastazıdır (Kanserli hücrelerin bulundukları doku dışında doğrudan ya da kan-lenf damarlarıyla başka bölgelere sıçraması.)

Kanser; hücrelerin kontrolsüz çoğalması, büyüme sinyallerinin sürekli devam ettirilmesi, büyüme baskılayıcı sinyallerden kurtulma, hücre ölümüne karşı direnç gösterme, yeni damar oluşumunu tetikleme, kanserli hücrelerin dokuya invazyonunu (kötü huylu tümörün hücreler arası matriksi parçalayarak bulunduğu dokuyu ve komşu dokuları istila etmesi) ya da metastazını aktif hale getirme gibi özellikleri ortaya koyarak tanımlanıyor. Burada, asıl ölüme neden olan olay, kanserin diğer dokulara ya da organlara metastazı oluyor. 1889 yılında Stephan Paget tarafından ortaya konan “seed and soil” hipotezi, kanser metastazının rastgele gerçekleşmediğini ve doku/organ mikro çevresinin önemini gösterdi. Belirli kanser tiplerinin metastaz yapmak için belirli dokuları seçtiği anlaşıldı.

Kanser çok etmenli bir hastalık. Biyolojik bilimlerde, genetik alanında hastalıklarla bağlantılı olabilecek genlerin ortaya konmasını sağlayan çalışmalar yürütülse de bu çalışmalar, genin işleyişinde meydana gelen değişimlerin gen düzenlenmesinin mekanizmalarını aydınlatma konusunda yetersiz kalıyor. Tam da bu noktada, epigenetik alanında yapılan çalışmalar bu boşluğu dolduruyor.

Epigenetik, DNA’daki baz dizisinde (adenin, timin, sitozin, guanin) bir değişiklik olmadan gen işlevinde meydana gelen değişimleri ve bunu tetikleyen etmenleri inceliyor. Epigenetik; 1942 yılında Waddington tarafından tanımlanmış, gelişime yol açan çevresel faktörlerin etkisini ve bunların ortaya çıkacak feneotipi nasıl etkilediğini inceleyen bir bilim dalı olarak ifade ediliyor. Epigenetik değişiklikleri etkileyen birçok mekanizma bulunuyor: DNA metilasyonu, histon modifikasyonları, kodlanmayan RNA’lar (ncRNA). Bu mekanizmalar kanser ve daha birçok hastalıkla ilişkili olabiliyor. Buralarda meydana gelen bir hata, genlerin ifadesinde artışa veya baskınlanmaya yol açarak epigenetiğe bağlı hastalıkların ortaya çıkmasına sebep olabiliyor. Bu nedenle çevresel faktörlerin etkilemesi sonucu ortaya çıkan değişiklikleri saptamaya yönelik çalışmalar, hastalık tanısı koyabilme potansiyeli taşıması bakımından büyük önem taşıyor.

TÜMÖR TESPİTİNDE DAHA HASSAS YÖNTEMLER 

Kanser tespiti ve yönetimi için sıvı biyopsilerin kullanımı hızla ön plana çıkıyor. Dolaşımdaki tümör DNA'sının tespiti için mevcut yöntemler, hücresiz DNA kullanarak somatik mutasyonların sıralanmasını içeriyor. Ancak bu yöntemlerin duyarlılığı, erken evre kanserli hastalarda sınırlı sayıda tekrarlayan mutasyonları verdiğinden, düşük olabiliyor. Buna karşılık doku ve kanser tipine özgü büyük ölçekli epigenetik değişiklikler, benzer şekilde sınırlandırılmamıştır. Bu nedenle potansiyel olarak hastalığı erken evrede olan hastalarda, kanserleri tespit etme ve sınıflandırma yeteneğine sahip.

Princess Margaret Kanser Araştırma Merkezi’nde Dr. Daniel De Carvalho ve ekibinin yürüttüğü çalışmalar sonucu “sıvı biyopsi”, epigenetik değişimleri ve cihazı birleştirerek erken evrede kanserin tespit edilmesi ve sınıflandırılması için geliştirildi. 

Nature dergisinde çevrimiçi yayınlanan bulgular, yalnızca kanseri saptamanın bir yolunu anlatmakla kalmıyor, aynı zamanda daha kolay tedavi edildiğinde daha erken ve semptomlar ortaya çıkmadan çok önce bulunabileceklerine dair bilgi veriyor. Dr. De Carvalho şöyle diyor: "Kanserdeki en büyük sorun, nasıl erken teşhis edileceğidir. Bu ise, tümör kandaki DNA miktarının minimum olduğu (özellikle de daha erken aşamalarda) bir milyar sayıda kansere özgü mutasyon içerisinde bunun nasıl bulunacağı sorunudur. Bu 'samanlıkta iğne arama' problemi gibidir."

Ekip, mutasyonlar yerine epigenetik değişiklikleri profilleyerek her kanser tipine özgü binlerce modifikasyon belirleyebildi. Daha sonra, büyük bir veri yaklaşımı kullanarak kan örneklerinde kansere bağlı DNA'nın varlığını tanımlayabilecek sınıflandırıcılar oluşturmak ve hangi kanser türünde olduğunu belirlemek için makine öğrenimini uyguladılar. Bu ise temelde “samanlıktaki bir iğne” olarak betimlenen problemini, bilgisayarın samanlıktaki iğneleri tanımlamak için birkaç iğne yerine “samanlıktaki binlerce iğneye” dönüştürmekte.

Bilim insanları, yedi hastalık bölgesinden (akciğer, pankreas, kolorektal, meme, lösemi, mesane ve böbrek) 300 hasta tümör örneğini ve kanda dolaşan/yüzen, hücre içermeyen DNA analizi ile sağlıklı donörlerden alınan örnekleri karşılaştırarak kanserin kökenini ve türünü takip etti. Her örnekte "yüzen" plazma DNA’sı, tümör DNA'sı ile eşleşti. Ekip, o zamandan beri araştırmayı genişletti ve şimdi daha fazla kanser türünden 700'den fazla tümör ve kan örneğini profilledi ve başarıyla eşleştirdi.

Laboratuvarın ötesinde bu yaklaşımı daha da doğrulamak için atılacak adımlar arasında, kan örneklerinin kanser teşhisinden aylar ya da yıllar önce toplandığı birkaç ülkede, halihazırda devam etmekte olan büyük nüfus sağlığı araştırma çalışmalarından elde edilen verilerin analizinin yapılması hedeflenmelidir. Öyleyse, kanser taraması için yapılacak ileriye yönelik araştırmalarda anlattığımız bu yaklaşımın doğrulanması gerekecektir.