רפואה מותאמת אישית: פלטפורמה המאפשרת מחקר השוואתי של גידולים סרטניים

פרופ’ שי שן-אור וד”ר אילת אלפרט

חוקרים בפקולטה לרפואה ע”ש רפפורט פיתחו אלגוריתם חדשני המגלה מכנה משותף והמשכי מתוך מידע רב-ממדי שנאסף מגידולים של חולים שונים. את המחקר שהתפרסם בכתב העת Cell Systems הובילו פרופ’ שי שן-אור, ד”ר ישי עופרן וד”ר אילת אלפרט מהפקולטה לרפואה ע”ש רפפורט, שערכו אותו בשיתוף פעולה בין חוקרים בטכניון, בקריה הרפואית רמב”ם, בשערי צדק ובאוניברסיטת טקסס.

חקר הסרטן עבר בשנים האחרונות מהפכות משמעותיות ובהן האפשרות לאפיין תא בודד ברזולוציה גבוהה, ובאופן ספציפי יותר – למדוד בעת ובעונה אחת מספר רב של גנים או חלבונים מתאים בודדים. מהפכה זו הובילה לייצור כמויות עצומות של מידע רב-ממדי על מספר רב של תאים, מה שמאפשר לקבוע את מאפייניהן של הרקמה הבריאה ושל הרקמה הסרטנית. כמויות מידע אלו חשפו את השונות העצומה הקיימת בין גידולים סרטניים של מטופלים שונים: לכל מטופל יש אפיון תאים הייחודי רק לו ונגזר מהשינויים הגנטיים האופייניים לו. למרות היתרון המשמעותי הנובע מאפיון מדויק כל כך של המטופל הספציפי, התפתחות זו הובילה לכך שהשוואה בין מטופלים שונים דומה להשוואה בין תפוחים ותפוזים: בהיעדר מכנה משותף, ההשוואה ההכרחית למציאת סמנים המקושרים עם פרוגנוזה (כגון תמותה או חומרת מחלה) נעשית בלתי אפשרית.
הפיתוח של חוקרי הטכניון, אלגוריתם בשם tuMap, נותן מענה לאתגר מורכב זה באמצעות “השוואה מבוססת שונות”. האלגוריתם החדשני מספק אפשרות להציב גידולים רבים ושונים על סקאלה אחידה, המספקת נקודת ייחוס להשוואה. כך ניתן להשוות באופן משמעותי בין גידולים של חולים שונים, ואף של אותו החולה לאורך זמן (למשל באבחנה ולאחר טיפול). האלגוריתם מאפשר לנצל את רזולוציית המדידה הגבוהה המתאפשרת כיום לשימושים קליניים שלפני כן לא צלחו, כגון ניבוי מדויק יותר למדדים קליניים שונים ובהם חזרת הגידול ותמותה.
אף שהחוקרים בחנו את האלגוריתם על גידולי לוקמיה הם מעריכים כי הוא יהיה רלוונטי גם לסוגי סרטן אחרים.
המחקר נתמך על ידי הקרן הלאומית למדע, מכון למחקר במדעי הרפואה ע”ש משפחת רפפורט ו-NIH.

אלגוריתם tuMap מגשר על השוני במידע הרב-ממדי על חולי סרטן שונים וכך גובר על השונות בין מטופלים

למאמר בכתב העת Cell Systems לחצו כאן