科学家们开发了一种工具，可以预测肠癌如何适应治疗——帮助研究人员设计新的个性化药物，使患者能够更长时间地保持良好的生活质量。
伦敦癌症研究所（The Institute of Cancer Research, London）和伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University of London）的一个团队设计了一种新技术，利用进化生物学来测量和预测癌细胞在接触新治疗时的演化方式。
肠癌是英国第四大常见癌症。英国每年约有44,100例新增肠癌病例，平均每天约120例。大多数肠癌通过化疗进行治疗，而这些治疗方法在过去近50年中几乎没有改变。
晚期患者通常死于药物耐药性——即癌症停止对治疗作出反应。
药物耐药性是由癌细胞中的分子变化引起的，这种变化使得治疗无效。确切了解耐药性如何发展将使研究人员能够设计出针对耐药机制的新药和更好的药物——确保癌症能够在更长时间内受到抑制。这也将允许临床医生以最佳方式使用现有药物——必要时调整剂量。
癌细胞有两种途径可以逃避药物的作用，但直到现在，很难区分它们。
在《自然通讯》（Nature Communications）期刊上发表的研究中，伦敦癌症研究所癌症进化中心（Centre for Evolution and Cancer at The Institute of Cancer Research, ICR）的团队追踪了肠癌细胞在演化出对化疗的抗药性过程中的表现。
与伦敦玛丽女王大学的同事一起，研究人员使用数学建模来确定药物抗药性何时出现。然后，他们能够判断抗药性是由一个罕见的基因突变引起并在细胞分裂过程中复制，还是由非遗传变化导致的。
研究人员已将其方法（称为EIRAs，Evolutionary Informed Resistance Assays）转化为一种工具，可纳入新药开发过程。通过使用EIRAs，他们希望设计出针对患者肿瘤演化路径的新个性化药物。
研究人员正在寻求商业合作伙伴以进一步推动这项工作，并与伦敦癌症研究所癌症药物发现中心（ICR's Centre for Cancer Drug Discovery）的同事合作。该技术已提交专利申请，研究人员认为其可用于支持多种抗癌药物的开发——他们已经开始探索其在卵巢癌和乳腺癌中的应用。
伦敦癌症研究所癌症进化中心主任、基因组学与进化教授Trevor Graham表示：“就像细菌对抗生素产生抗药性一样，癌细胞也可以对化疗产生抗药性，从而使治疗效果降低。这种治疗耐药性是一个长期存在的问题，我们迫切希望解决它。癌症可能在一段时间内反应良好，但遗憾的是，它们通常会变得抗药，药物就不再起作用。”
“通过在用化疗处理肠癌细胞的过程中追踪它们随时间的变化，我们已经能够开发出一种机器学习技术，可以解析这些细胞如何以及何时变得抗药。我们希望这些信息能够让我们设计出新的个性化药物——针对这些变化，使癌症重新对治疗作出反应。我们还相信可以利用该技术来学习如何调整现有药物的剂量，使其更长时间保持有效。”
“我期待与同事们和合作伙伴——包括伦敦癌症研究所癌症药物发现中心的同事们——合作实施这项技术，并为癌症患者带来更多的治疗选择。”
伦敦癌症研究所首席执行官Kristian Helin表示：“作为癌症研究人员，我们一直在寻找当治疗停止起作用时阻止癌症生长的方法。这项工作将帮助我们识别新的靶点，以在抗药性发展后对抗癌症。”
“该研究结合了机器学习、癌症进化和药物发现的理念。伦敦癌症研究所在药物发现方面有着无与伦比的记录，我期待看到这项技术通过我们的癌症药物发现中心以及与合作伙伴的合作取得进展，推动开发出更长久造福患者的治疗方法。”
伦敦玛丽女王大学生物与行为科学学院进化遗传学教授Richard Nichols表示：“这些进展源于将癌细胞对化疗的抗药性视为一个进化问题。我们询问抗药性是否有遗传基础，这建立在最初为解决生物学家关于蜗牛颜色模式争议而开发的方法之上。该项目的成功表明了跨领域思想交流的价值，有时甚至是看似关系遥远的主题之间的交叉。”
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