Bugüne kadar, dizileri bir mutasyonla bozulduğunda tümörlere neden olan 600’den fazla gen bilinmektedir. Yine de kanserlerin bir genin transkripsiyonu ile son ürünü arasındaki yolda ortaya çıkabileceği başka yollar da vardır.
İspanya’daki Barselona Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden (BIST) araştırmacılar, ekzonlarla ilgili genetik koddaki hataları aramak için dikkatlice oluşturulmuş algoritmalar kullandılar.
Bir genin intron adı verilen kodlamayan kısımları, genellikle bir genin DNA’sı ekleme adı verilen bir işlemde bir RNA versiyonuna dönüştürülürken çıkarılır. Kanser hücreleri, aksi takdirde normal, mutasyona uğramamış bir protein geninden mutasyona uğramış proteinler oluşturmak için eklemeye müdahale edebilir.
Ekip, eklendiğinde kanser büyümesini teşvik edebilecek 813 geni belirlemek için dikkatlice oluşturulmuş algoritmalar kullandı.
Kapsamlı yeni kategori, mutasyona uğradığında tümörlere neden olduğu bilinen 626 genin mevcut listesine dayanarak, kanser teşvik edici genler listemizi genişletiyor. Aslında, ‘ekleme’ sınıfının yalnızca onda biri, mutasyonlar yoluyla kanser büyümesini yönlendirebilen genleri kaydeden en yaygın kullanılan kanser mutasyon veritabanına zaten dahil edilmişti.
BIST biyoloğu Miquel Anglada-Girotto “Ekleme gibi mutasyona uğramayan mekanizmaları hesaba kattığımızda, kanseri kontrol etmek için iki kat daha fazla potansiyel gen hedefi olabileceğini düşünüyoruz. Bunlar klasik onkogenler değil, izole olarak veya mevcut stratejilerle sinerji içinde hedeflenebilen tamamen yeni bir potansiyel kanser sürücüsü sınıfını temsil ediyor.”
Spotter adlı araştırmacının algoritması, kanserin büyümesi için daha iyi bir şans verebilecek ekleme olaylarını belirlemek için çok miktarda genetik veriyi tarayabildi. Doku örnekleri üzerinde yapılan küçük ölçekli laboratuvar testlerinde, bu ekzonları hedeflemek gerçekten de örneklerdeki kanser büyümesini sınırladı.
Anglada-Girotto “Spotter, daha sonra genlere kadar izleyebileceğimiz potansiyel kanser sürücüsü ekzonlarını tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda herhangi bir kanser örneğinde hangi ekzonların diğerlerinden daha önemli olduğunu da sıralayabiliyor,”
Bu ekzonları tespit etmenin faydası bununla da sınırlı kalmadı: Bu çalışmadan elde edilen verileri ilaç tedavisi sonuçlarının veritabanlarıyla birleştiren daha ileri analizler, eklemedeki değişikliklerin farklı hastaların aynı ilaca nasıl farklı tepki verebilecekleri konusundaki değişiklikleri tahmin etmeye yardımcı olabileceğini gösterdi.
Genlerin içindeki ekzonları düzenli olarak vurgulayıp hedefleyebilmemiz için önümüzde çok daha fazla iş olmasına rağmen, bu araştırma bunun yapılabilme ihtimalinin yüksek olduğunu gösteriyor. Ve elimizde kanserle savaşan ne kadar çok silah varsa o kadar iyi.
