En matematisk modell basert på pasientens eget genuttrykk kan predikere prognose og behandlingsforløp ved nevroblastom. Kan skreddersydd behandling av pasienter med denne tilstanden snart bli virkelighet?
Nevroblastomceller. Foto: Science Photo Library
Pasienter med nevroblastom klassifiseres i risikogrupper basert på informasjon om sykdomsstadium, alder og status til biomarkøren MYNC. Oppregulering av MYNC hos pasienter med nevroblastom er assosiert med høy risiko. Men denne biomarkøren er lite presis. Man ønsket derfor å finne ut om JNK-signalering, en kinasekaskadesignalvei som påvirker celledød, kunne gi mer presis informasjon om sykdomsstatus (1).
Til forskjell fra i tidligere studier ønsket man å se på muligheten for å bruke en fullstendig signaleringsvei som biomarkør. SH-SY5Y, en nevroblastomcellelinje, ble brukt i kartleggingen. Alle komponentene involvert i JNK-signalering og komponenter i tilstøtende prosesser ble kartlagt i SH-SY5Y-cellene. Ulike stressresponser som påvirket signaleringen ble systematisert. Resultatene fra kartleggingen ble satt sammen i en matematisk modell som demonstrerte hvordan JNK-signaleringen reguleres. Fra denne modellen kunne man predikerer prognose ved nevroblastom. Ved å bruke genekspresjonsdata fra pasienter (n = 109) ble modellen brukt til å predikere individuell risiko. Resultatet fra matematisk predikert risiko ble validert ved å sammenligne dataene opp mot registre med overlevelsesdata for pasienter.
– Dette er en meget komplisert og interessant studie, sier professor og overlege Trond Flægstad ved Barne- og ungdomsklinikken, Universitetssykehuset Nord-Norge og Universitetet i Tromsø. – Den viser at aktiviteten av en spesiell signalvei er en markør for utfall ved nevroblastom. På sikt kan dette danne grunnlag for persontilpasset behandling som kan være mer effektiv og mindre plagsom enn den vi har i dag, sier han.
