Genetik topluluk içerisinde hücre malignitesi süreci, yani hücrelerin normalden kanserli hale dönüşümüne, transkriptome adı verilen hücre genlerinin çalışmalarının çok büyük ölçekli bir yeniden düzenlenmesi eşlik etmektedir. Bu durum ise, binlerce genin çalışmasını değiştirmektedir. Toplamda bir kişinin yaklaşık 25.000 protein kodlayan geni varsa, o zaman kanserli hücrede genel olarak, en azından her onuncu genin çalışması değiştirmektedir.
Kanserde genetik topluluk işleyişini değiştirmek
Bunların arasında, işlevi tümör büyümesini kontrol altına almak, yani kontrolsüz bölünmeyi engellemek olan genler vardır. Ayrıca işlevleri tam tersine, bölünmenin uygulanmasıyla ilişkili olan genler de vardır. Normal bir hücrede hücre ölümü ve bölünmesi arasında bir denge vardır. Bir kanser hücresi, bu temel ilkelerin dengesizliği ile karakterize edilmektedir. Yani bölünme, hücre farklılaşması ve hücre ölümü üzerinde açıkça baskın olmaya başlamaktadır. Normal bir hücrede var olan kontrol ve denge sistemi tarafından ihlal edilmektedir. Bunun nedeni, hücrenin bölünmesine yardımcı olan genlerin normal bir hücrede çalıştıklarından daha aktif çalışmasıdır. Ayrıca tam tersi olarak, onları kontrol eden ve normalden daha aktif çalışmasına izin vermeyen genlerin aktivitesinin normal olmasıdır.
Hücre içi sinyal yolları
Bunun temel nedeni, genomik değişiklikler, mutasyonlar veya sözde epigenetik değişikliklerdir. Bu durumda, genomun büyük bir yeniden yapılandırılması meydana gelmektedir. Farklı çalışan üç bin genden oluşan bir yığın hayal ederseniz, bu kendi başına hiçbir şey söylemeyecektir. Bununla birlikte, tüm genlerin çalışması, genlerin kendi başlarına değil, sorumlu oldukları biyolojik süreçler bağlamında değerlendirilebileceği şekilde sınıflandırılabilmektedir. Böylece genler topluluklara bölünebilmekte ve hücre içi sinyal yolları yaratmaktadır.
Genetik topluluk meclislerinin çalışmalarının analizi
Her sinyal yolunun girdi olarak bir tür sinyali ve çıktı olarak tetiklediği bir tür eylemi vardır. Örneğin girdi, bir hücrenin bir büyüme faktörüne veya hormona bağlanması olabilmektedir. Ayrıca çıktı ise, örneğin çok sayıda genin çalışmasında bir değişikliktir. Genler, çalışmalarını analiz ederek, hücrede tam olarak ne olduğunu, spesifik, bireysel, tek genleri analiz etmekten çok daha doğru bir şekilde hayal edebileceğiniz sinyal yollarını ayrıştırılabilmektedir.
Yaklaşık yüz katılımcısı olan bir sinyal yolu hayal etmek mümkündür. Bu katılımcıların her biri kanserde değiştirilebilmektedir. Burada değişkenlik çok yüksek olabilmektedir. Ancak sonuçta aynı etkiyi almak mümkündür. Yüzlerce katılımcının her birinin çalışmasında bir değişiklik ile, aynı sonuca yol açabilmektedir. Bu nedenle, gen topluluklarının çalışmasını analiz etmek, her bir geni ayrı ayrı analiz etmekten çok daha doğru bir yaklaşım gibi görünmektedir.
Büyük miktarda veriyi analiz etmek için yeni yöntemler
Genetik topluluk içerisinde son yıllarda gelişen biyoloji, fizik, matematik ve bilgisayar bilimlerinin kesiştiği noktada oluşan biyoinformatik bilimi, araştırmacıların klasik biyologların karşılaştığı bir dizi sorunu çözmeye olanak tanımaktadır. Büyük veri kümelerini nasıl analiz edebilirim? Örneğin, üç yüz doku örneğinde üç bin genin çalışması gerekmektedir. Geleneksel biyoloji yöntemleri elbette bununla baş edemeyecektir.
Biyoinformatik, hücreye tam olarak ne olduğu ve en önemlisi kanser hücresini artık rahat hissetmemesi için hangi süreçlerin baskılanabileceği hakkında değerli bilgiler elde etmek için bu kadar büyük gen topluluklarını analiz etmek için algoritmalar oluşturmanıza olanak tanımaktadır. Yani hangi düzenleyici yolların normal hücrelere göre daha aktif olduğunu bilerek, kanser hücresinin yaşamını önemli ölçüde zorlaştırmaktadır. Ayrıca tedaviye yardımcı olacak bu sinyal yolunu seçici olarak bloke edecek ilaçları seçmek de mümkündür.
Genetik topluluk ile kanser tedavisi
Her hastanın kendi hücrelerinde aktive olan bireysel bir dizi sinyal yolu vardır. Bu konu kişiselleştirilmiş tıp olduğunda, her hastanın kanser hücrelerini öldürecektir. Ayrıca kişinin kendi tedavi sürecini seçmesi gerektiği de anlaşılmalıdır. Bir metre çapında ve bir kilogram kütleli, yani doğada var olmayan ortalama bir hastalık olabilmektedir. Bu nedenle, moleküler onkoloji alanındaki araştırmacılara ilham verecek ve iyimserliğe sebebiyet verecektir. Bu durum da XXI yüzyılda sağlık alanında gerçek bir atılım sağlayabilecektir. Bunun biyoinformatik yöntemlerle birleştirilmiş gen ekspresyonunun ayrıntılı analizi de olduğu açıktır.
Hedeflenen ilaçların etkinliği
Genetik topluluk için son zamanlarda hedeflenen ilaçlar, bazı spesifik gen ürünlerini bastırmak için tasarlanmıştır. Ancak başka hiçbir şeyi etkilemeyen ilaçların giderek daha fazla olması da dikkat çekicidir. Hedeflenen ilaçlar bir kanser hücresindeki hücre içi sinyal yolları boyunca bir sinyalin geçişini bloke edebilmektedir. Bu tür ilaçlar, gerektiğinde tam olarak bloke etmek için sinyal yollarının her biri için özel olarak seçilebilmektedir. Son zamanlarda, hem klinik deneylerden geçenler arasında, hem de bu tür ilaçlarda bir patlama olmuştur. Ayrıca piyasaya girenler arasında kanser tedavisi için yaklaşık yüz hedefli ilaç piyasaya girmiştir. Bunlardan birkaç bin ilaç halihazırda klinik deneylerden geçmektedir. Elbette birçoğu bu klinik deneylerde başarısız olacaktır. Ancak kanser tedavisi için hedeflenen ilaçların sayısının katlanarak artacağı açıktır.
Hedeflenen ilaçların yan etkileri
Genetik topluluk için çok büyük bir zorluk vardır. Bu ilaçların çoğunun kendi yan etkileri de vardır. Ayrıca hastanın ömrü, üzerinde birçok farklı seçeneği denemek için genellikle çok kısadır. Bu nedenle hastaya kendisine yardımcı olacak ilaçları derhal reçete etmek çok önemlidir. Yani, halihazırda var olan ve yakında piyasaya çıkacak olan tüm ilaçlar hedeflenmektedir. Kısaca belirli bir hasta için uygun olanları seçmek gerekmektedir. Bana öyle geliyor ki, geleceğin bir tür moleküler onkolojisi olan biyoinformatik yöntemlerini cömertçe kullanılabilecektir. Bununla birlikte sistemik moleküler tıp yöntemleri kullanılarak, en rasyonel şekilde yapılabilecektir.
