Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Bliskość komórek mięśniowych może sprzyjać rozprzestrzenianiu komórek raka prostaty

Recommended Posts

Bliskość komórek mięśniowych (miocytów) może sprzyjać rozprzestrzenianiu komórek raka prostaty. Rośnie wtedy prawdopodobieństwo, że będą one podlegać fuzji, co zwiększa ich inwazyjność oraz zdolność do przerzutowania.

Naukowcy z amerykańskich Narodowych Instytutów Zdrowia hodowali komórki ludzkiego raka prostaty z ludzkimi komórkami mięśniowymi, które miały "symulować" mikrośrodowisko guza, a więc mięśnie gładkie otaczające gruczoł krokowy oraz mięśnie poprzecznie prążkowane zwieracza cewki moczowej.

Komórki mięśniowe wydzielały interleukiny 4 i 13, które pobudzały komórki rakowe do produkowania anneksyny-A5 i syncytyny 1. Białka te wyzwalały fuzję komórek rakowych.

Testy wykazały, że zlane komórki rozwijały cechy bardziej złośliwych komórek, które z większym prawdopodobieństwem dokonują inwazji i rozprzestrzeniają się do innych części ciała.

Ogólnie rzecz biorąc, kohodowla komórek rakowych i miocytów powiększała subpopulację komórek rakowych z cechami charakterystycznymi dla komórek macierzystych nowotworu; chodzi m.in. o wzrost niezależny od zakotwiczenia (ang. anchorage-independent growth), zwiększoną ekspresję CD133 (promininy-1) i lekooporność.

Wg dr Berny Uygur i innych, inhibitory anneksyny-A5 i syncytyny 1 powinno się zbadać pod kątem ich potencjału w terapii raka prostaty.

Co ważne, anneksyna-A5 i syncytyna 1 mogą być biomarkerami do oceny stopnia zaawansowania nowotworu i potencjalnych celów terapeutycznych.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Szkoda tylko ze w Polsce caly czas wykrywalnosc jest tak slaba. Sam zreszta nie wiedzialem nie wiem nawet jak dlugo. Wyszlo dopiero po biopsji u usunięte. Na lutego mam wyznaczony termin zabiegu robotem da vinci bo nie zamierzam w kwiecie wieku mieć problemy z seksualnoscia a tym bardziej z nietrzymaniem moczu. Rak prostaty nie jest jeszcze smiercia - trzeba walczyc a zwlaszcza wybrac dobra metode

Edited by wilk
prawdopodobny spam

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Hormony z grupy androgenów mogą wpływać na rozwój raka prostaty. Dlatego też w leczeniu tej choroby stosuje się metody zmniejszenia produkcji androgenów metodami operacyjnymi (kastracja) lub farmakologicznymi (leczenie hormonalne). Nowotwór może jednak zyskać oporność na terapie hormonalne. Jak się okazuje, mogą być za to odpowiedzialne bakterie mikrobiomu.
      Naukowcy z londyńskiego Institute of Cancer Research oraz Institute of Oncology Research w Bellizonie i ETH Zurich wykorzystali myszy oraz próbki pobrane od ludzi do zbadania roli żyjących w jelitach mikroorganizmów w rozwoju raka prostaty. Gdy u myszy cierpiących na nowotwór prostaty usunięto cały mikrobiom, okazało się, że choroba postępuje wolniej, a oporność na terapie hormonalne pojawia się później. Naukowcy odkryli też, że gdy myszy o niskim poziomie androgenu, u której nie rozwinęła się jeszcze odporność na leczenie hormonalne, przeszczepi się kał od myszy z odpornym na terapie rakiem prostaty, dochodzi do przyspieszenia postępów choroby.
      Bliższa analiza wykazała, że u pacjentów z opornym na kastrację rakiem gruczołu krokowego dochodzi do wzbogacenia bakterii komensalnych – a zatem bakterii chroniących nas przed patogenami – o gatunki zdolne do przekształcania prekursorów androgenów w aktywne androgeny. Hormony te trafiają następnie do układu krążenia i, jak się wydaje, wspomagają rozwój nowotworu i pojawienie się oporności na leczenie
      Nasze badania wykazały, że po zapoczątkowaniu hormonalnego leczenia raka prostaty „dobre mikroorganizmy” mogą prowadzić do zwiększenia produkcji androgenów. Z kolei androgeny mogą podtrzymywać rozwój guza i prowadzić do pojawienia się oporności na leczenie, mówi profesor Johann de Bono z Londynu. To pierwsze badania, które ujawniły istnienie mechanizmu, za pomocą którego mikrobiom jelit może napędzać rozwój nowotworu prostaty i pojawienie się oporności na terapie polegające na zmniejszeniu ilości androgenów, dodaje Kristian Helin, dyrektor Institute of Cancer Research.
      Dzięki zrozumieniu, jak pożyteczne bakterie, które odgrywają ważną rolę w utrzymaniu nas w dobrym zdrowiu, mogą wpływać na metabolizm hormonów u mężczyzn cierpiących na raka prostaty, możemy opracować nowe strategie leczenia raka prostaty. Być może do skutecznej walki z tą chorobą konieczne okaże się odpowiednie manipulowanie składem mikrobiomu.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Połączenie inhibitora kinazy leku kabozantynib oraz używanego w immunoterapii niwolumabu powoduje, że część pacjentów z nowotworami wątroby, którzy nie mogli być leczeni operacyjnie, może zostać poddana zabiegowi chirurgicznemu. Takie wnioski płyną z badań przeprowadzonych w Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, których wyniki zostały opublikowane na lamach Nature Cancer.
      We wspomnianych badaniach wzięło udział 15 pacjentów cierpiących na pierwotnego raka wątroby (raka wątrobowokomórkowego – HCC). Żaden z nich nie mógł być poddany leczeniu chirurgicznemu, jednak po łączonej terapii kabozantynibem i niwolumabem okazało się, że u 12 z tych osób można było z powodzeniem chirurgicznie usunąć nowotwór. U 5 z tych 12 osób po podaniu leków pozostało zaledwie 10% lub mniej guza.
      Rak wątrobowokomórkowy stanowi aż 90% pierwotnych raków wątroby i jest czwartym najbardziej śmiercionośnym nowotworem na świecie. W momencie diagnozy jedynie 30% tych nowotworów nadaje się do chirurgicznego usunięcia. Dzieje się tak albo dlatego, że wątroba jest już zbyt mocno uszkodzona, albo też z powodu rozpowszechnienia się nowotworu na tkanki, z których usunięcie jest zbyt trudne.
      Pacjenci, którzy zapisali się do naszych badań, byli uznawani według obecnych kryteriów za nieuleczalnie chorych. Dlatego też fakt, iż zaobserwowaliśmy tak dobrą reakcję na leczenie jest bardzo ekscytujący, gdyż wskazuje, że strategię taką można zastosować w przypadku ciężkich nieuleczalnych przypadków, mówi główny autor badań, profesor Won Jin Ho z Wydziału Medycyny Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa.
      Wyniki badań sugerują też, że połączenie wspomnianych leków może zmienić odsetek nawrotów choroby po chirurgii. Nawet bowiem u tych pacjentów, którzy nadawali się do zabiegu chirurgicznego i zabiegi takie się udały, odsetek nawrotu choroby może wynosić 50% lub więcej. Okazało się bowiem, że u 5 pacjentów, których guzy znacząco się zmniejszyły i u których wykonano zabieg chirurgiczny, jak dotychczas nie doszło do wznowy choroby. A od czasu zabiegu minęły 230 dni. Z kolei u czterech z siedmiu pacjentów, których guzy nie zareagowały tak dobrze na leczenie kabozantynibem i niwolumabem, choroba zaczęła postępować pomiędzy 56. a 155. dniem od zakończenia leczenia.
      Oba leki już wcześniej były używane, razem i osobno, w terapii HCC. Jednak autorzy obecnych badań prowadzili je właśnie pod kątem sprawdzenia, czy terapia spowoduje, że większy odsetek pacjentów będzie nadawał się do przeprowadzenia leczenia chirurgicznego.
      W czasie prowadzonych badań naukowcy szczegółowo przyglądali się reakcji układu odpornościowego, badali mikrośrodowisko guza, wykonywali biopsje, by dokładnie wiedzieć, w jaki sposób guz reaguje na leczenie. Zastosowano m.in. obrazowanie metodą cytometrii masowej, co pozwoliło na jednoczesne obrazowanie różnych typów komórek i określenie interakcji pomiędzy nimi.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn. Zapadalność na raka gruczołu krokowego rośnie z wiekiem. To poważna choroba, jednak wcześnie wykryta jest uleczalna. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie.
      Najdokładniej zmiany nowotworowe powala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety, badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane. Niezbędne jest badanie wielu cech nowotworu, co utrudnia i znacznie wydłuża interpretację wyniku. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno. Diagnostyka ta jest skomplikowana i trudniejsza niż w przypadku większości nowotworów złośliwych. Otrzymane wyniki są oceniane według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów, którzy stanowią w Polsce zaledwie ok. 2 proc. lekarzy, co dodatkowo wydłuża czas oczekiwania na badanie i właściwą diagnozę. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy specjalistami doświadczonymi a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.
      W Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) prowadzimy interdyscyplinarne badania, których wyniki mają praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Jednym z obszarów jest wykorzystanie najnowszych technologii IT w medycynie i ochronie zdrowia. Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB).
      Ograniczenie liczby bolesnych biopsji
      Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Narzędzie to pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali PI-RADS. Platforma umożliwia także zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. W tym przypadku sztuczną inteligencję zastosowano do wspomagania procesów decyzyjnych.
      Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.
      Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?
      W naszym laboratorium badaliśmy także wykorzystanie w diagnostyce raka prostaty innych obszarów sztucznej inteligencji. Analizowaliśmy zastosowanie narzędzi wykorzystujących uczenie maszynowe i głębokie. Naszym celem było porównanie otrzymanych wyników z diagnozami postawionymi przez doświadczonych i niedoświadczonych radiologów. Model predykcyjny istotności klinicznej zmian, oparty o narzędzia uczenia maszynowego, bazował na cechach obrazu (np. jednorodności) w badanych komórkach i ich otoczeniu. Uzyskaliśmy model trafnie klasyfikujący istotne klinicznie zmiany z prawdopodobieństwem 75 proc., co można porównać do diagnozy niedoświadczonego lekarza. Najbardziej obiecujące rezultaty otrzymaliśmy jednak z zastosowania wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych. Opracowane modele dają lepszą jakość diagnozy zmian nowotworowych w porównaniu z ocenami niedoświadczonych i doświadczonych radiologów, stawiając trafną diagnozę z prawdopodobieństwem 84 proc. – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.
      Podsumowując, zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika, wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe.
      Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.
      1) W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera około 15 pacjentów, a choroba ta jest diagnozowana u co 8. mężczyzny
      2) Ważne jest szybkie wykrycie choroby i podjęcie odpowiedniego leczenia.
      3) Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów.
      4) Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty.
      5) Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.
       


      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W 2017 roku Gregory Poore przeczytał w Science artykuł, którego autorzy opisywali mikroorganizmy obecne u pacjentów z nowotworami trzustki i informowali, że mikroorganizmy te rozkładają lek powszechnie stosowany przy leczeniu tego rodzaju nowotworu. Młodego naukowca zaintrygował wówczas pomysł, że wirusy i bakterie mogą mieć większy niż się sądzi udział w rozwoju nowotworów.
      Teraz Poore jako doktorant w University of California San Diego School of Medicine, pisze doktorat pod kierunkiem profesora Roba Knighta, dyrektora Center for Microbiome Innovation. Poore i Knight wraz z interdyscyplinarnym zespołem współpracowników stworzyli nowatorką metodę identyfikacji chorych na nowotwory. Ich metoda pozwala też często stwierdzić, jaki rodzaj nowotworu ma konkretna osoba. Diagnoza jest stawiana na podstawie analizy wzorców wirusowego i bakteryjnego DNA obecnych w krwi pacjenta.
      Dotychczas niemal zawsze uznawano, że guzy nowotworowe to środowisko sterylne i nie brano pod uwagę złożonych wzajemnych wpływów pomiędzy komórkami nowotworowymi, bakteriami, wirusami i innymi mikroorganizmami zamieszkującymi nasze ciała, mówi Knight. W naszych ciałach mamy więcej genów różnych mikroorganizmów niż naszych własnych genów, więc nic dziwnego, że na ich podstawie możemy zdobyć istotne informacje dotyczące naszego zdrowia, dodaje uczony.
      Naukowcy najpierw skorzystali z The Cancer Genome Atlas. To baza danych prowadzona przez amerykański Narodowy Instytut Raka i prawdopodobnie największa na świecie gaza zawierająca informacje na temat genów mikroorganizmów znalezionych z ludzkich guzach nowotworowych.
      Naukowcy mieli tam dostęp do 18 116 próbek guzów pobranych od 10 481 pacjentów z 33 rodzajami nowotworów. Zespół Knighta i Poore'a przeanalizował te dane w poszukiwaniu wzorców. Obok wzorców znanych, takich jak np. związek wirusa brodawczaka ludzkiego z rakiem szyjki macicy czy związek między Fusobacterium, a nowotworami układu pokarmowego, zauważono inne sygnatury mikroorganizmów, które były specyficzne dla różnych nowotworów. Stwierdzono np. że obecność Faecaliabacterium jest tym, co odróżnia raka jelita grubego od innych nowotworów.
      Na podstawie tych danych naukowcy wytrenowali setki modeli do maszynowego uczenia się i sprawdzali, czy są one w stanie powiązać wzorce genomu mikroorganizmów z konkretnymi nowotworami. Okazało się, że komputery są w stanie postawić diagnozę na podstawie samych tylko danych z genomu mikroorganizmów znalezionego we krwi pacjenta.
      W kolejnym etapie badań naukowcy usunęli z bazy dane dotyczące III i IV stopnia rozwoju nowotworów. Mimo to modele komputerowe nadal stawiały prawidłową diagnozę, co oznacza, że były w stanie odróżnić nowotwory na wcześniejszych etapach rozwoju. Jakby tego było mało, modele działały nawet wówczas, gdy z wykorzystywanej przez nie bazy usunięto ponad 90% danych.
      Uczeni postanowili pójść o krok dalej i sprawdzić, czy modele te przydadzą się do rzeczywistego diagnozowania chorych. W testach wzięło udział 59 pacjentów z nowotworem prostaty, 25 z nowotworem płuc i 16 z czerniakiem. Plazmę z krwi każdego z tych pacjentów porównano z innymi oraz z 69 zdrowymi osobami z grupy kontrolnej. Okazało się, że w większości przypadków modele były w stanie odróżnić osobę z nowotworem od osoby zdrowej. Komputery prawidłowo zidentyfikowało 86% osób z nowotworami płuc i 100% osób, których płuca były zdrowe. Często też były w stanie odróżnić typy nowotworów. Na przykład nowotwory płuc były w 81% przypadków prawidłowo odróżniane od nowotworu prostaty.
      Możliwość uzyskanie z jednej fiolki krwi profilu DNA guza i profilu DNA mikrobiomu pacjenta to ważny krok w kierunku lepszego zrozumienia interakcji pomiędzy gospodarzem a nowotworem, mówi onkolog Sandip Pravin. Takie narzędzie może w przyszłości pozwolić nie tylko na prostszą i szybszą diagnostykę nowotworów, ale również na śledzenie postępów choroby.
      Zanim jednak tego typu metoda wejdzie do użytku, konieczne będzie pokonanie wielu przeszkód. Przede wszystkim trzeba by ją przetestować na dużej grupie pacjentów. Ponadto konieczne będzie stworzenie definicji tego, jak wygląda skład genomu mikroorganizmów u zdrowych ludzi. Ponadto trzeba stworzyć metodę odróżniania, które z sygnatur genetycznych pochodzą od aktywnych mikroorganizmów, a które od nieaktywnych.
      Sami naukowcy już mówią, że sama diagnostyka to dopiero początek możliwości. Lepsze zrozumienie tego, w jaki sposób  wraz z rozwojem różnych nowotworów zmienia się populacja mikroorganizmów zamieszkujących nasze ciała, może otworzyć nowe możliwości terapeutyczne. Moglibyśmy dowiedzieć się, co te mikroorganizmy naprawdę robią, a może nawet zaprząc je do pracy przy zwalczaniu nowotworów.
      Ze szczegółowymi informacjami można zapoznać się na łamach Nature.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Bifidobacteria - bakterie mikrobiomu - akumulują się w guzach nowotworowych i zwiększają skuteczność immunoterapii u myszy. Wyniki, które opisano na łamach Journal of Experimental Medicine (JEM), sugerują, że w przyszłości leczenie chorych onkologicznie tymi bakteriami może zwiększyć ich reakcję na terapię przeciwciałami anty-CD47.
      Obecność CD47 na komórkach nowotworowych hamuje ich fagocytozę. Hamowanie tego białka mogłoby pozwolić układowi odpornościowemu pacjenta zaatakować i zniszczyć guz. Obecnie przeciwciała anty-CD47 są testowane w ramach licznych testów klinicznych. Badania na myszach laboratoryjnych dawały jednak mieszane rezultaty: niektóre gryzonie reagowały na terapię, inne nie.
      By ustalić, czy skuteczność terapii zależy od mikrobiomu jelitowego myszy, naukowcy UT Southwestern i Uniwersytetu w Chicago posłużyli się myszami typu dzikiego z 2 instytucji: Jackson Laboratory (Jax) i Taconic Biosciences (Tac); wcześniej zauważono, że mają one unikatową mikroflorę jelitową, która przyczynia się do unikatowych sygnatur immunologicznych.
      Amerykanie zaobserwowali, że myszy Jax z guzem reagowały na blokadę CD47, a myszy Tac nie. Chcąc ustalić, czy reakcja na immunoterapię anty-CD47 zależy do mikroflory jelitowej, naukowcy kohodowali wszystkie zwierzęta przez 3 tygodnie. Okazało się, że później obie grupy podobnie odpowiadały na blokadę CD47. To pokazuje, że transfer bakterii komensalnych od myszy reagujących (Jax) - oralnie albo przez kontakt fizyczny - pozwala uzyskać reakcje przeciw guzowi u gryzoni wcześniej niereagujących.
      W kolejnym etapie eksperymentu przed zaszczepieniem guza myszom Jax i Tac podano koktajl z antybiotyków. Stwierdzono, że myszy Jax nie reagowały na terapię anty-CD47.
      By w jeszcze inny sposób potwierdzić znaczenie mikrobiomu, Amerykanie wykorzystali myszy nieposiadające flory bakteryjnej, tzw. myszy akseniczne (ang. germ free mice, GF). One także nie reagowały na terapię przeciwciałami anty-CD47.
      Podanie antybiotyków wpływało na społeczności bakteryjne z różnych części organizmu. Antynowotworowa skuteczność immunoterapii anty-CD47 bazuje zaś na niemal całkowitej blokadzie CD47 w mikrośrodowisku guza (chodzi o wyłączenie oddziaływań systemowych i ograniczenie ich do mikrośrodowiska guza). By określić lokalizację antynowotworowych oddziaływań bakterii wchodzących w interakcję z blokadą CD47, zespół podawał więc niewielkie dawki antybiotyków bezpośrednio do tkanki guza. Doguzowe iniekcje zmniejszały skuteczność terapii anty-CD47 u reagujących wcześniej myszy.
      Bifidobacteria migrują do guzów i aktywują szlak zależny od STING (STING, od ang. stimulator of interferon genes, to białko stymulujące geny interferonu). Skutkuje to produkcją cząsteczek sygnałowych i aktywacją komórek odpornościowych. W połączeniu z terapią anty-CD47 te aktywowane komórki mogą atakować i niszczyć otaczający guz.
      Ekipa podkreśla, że gdy u myszy niereagujących zastosowano suplementację bifidobakteriami, leczenie anty-CD47 stało się skuteczne. Warto przypomnieć, że wcześniejsze badania zademonstrowały, że Bifidobacteria wpływają korzystnie na chorych z wrzodziejącym zapaleniem jelita grubego.
      Nasze studium pokazuje, że kolonizując guz, specyficzni reprezentanci mikrobiomu jelitowego zwiększają przeciwnowotworową skuteczność terapii anty-CD47. Podanie specyficznych gatunków bakterii albo ich opracowanych w laboratorium wersji może być nową strategią modulowania różnych [form] immunoterapii - podkreśla Yang-Xin Fu.
      Nasze wyniki otwierają nową ścieżkę badań nad wpływem bakterii z guzów. Mogą pomóc w wyjaśnieniu, czemu niektórzy pacjenci nie reagują na immunoterapię - podsumowuje Ralph R. Weichselbaum.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...