Мятежная клетка. Рак, эволюция и новая наука о жизни

Идея состоит в том, чтобы классифицировать опухоли не только по наличию определенных мутаций или тому месту в организме, где они возникли, но и по так называемому индексу Eco-Evo – показателю того, насколько быстро раковые клетки эволюционируют и до какой степени изобильна внутренняя среда, в которой они произрастают. Компонент Evo помогает оценить степень неоднородности внутри опухоли – присутствуют ли в ее генетической мозаике лишь пара-тройка больших участков, или же это полнейший беспорядок уникальных клонов – и то, насколько быстро она меняется с течением времени. Происходящее в ней больше похоже на систему постепенно расширяющихся государств или на постоянную вражду банд, молниеносно меняющую конфигурацию ландшафта? Идет ли речь о неспешной дарвиновской эволюции, поддерживаемой низким темпом мутаций, или же о кипящем котле разрушающихся хромосом и «эгоистичных монстров»?

На эти вопросы можно ответить с помощью подробного секвенирования ДНК и других тестов, которые учитывают трехмерную организацию клеток в опухоли, с регулярным повторным тестированием, позволяющим увидеть, как все меняется. Когда-нибудь можно будет даже предсказывать эволюционный потенциал опухоли на основе единственного исходного образца, основываясь на типах мутаций и паттернов, которые в нем присутствуют. Экологию оценивать труднее, но это не менее важная часть уравнения. Растут ли опухолевые клетки в бесплодной среде с низким содержанием питательных веществ, где бродят яростные иммунные хищники и царит жесткая конкуренция со стороны здоровых клеток? Или же они обосновались в богатых токсичных болотах, в которых выживают страннейшие? Это принципиальные вопросы.

В целом классификация Eco-Evo делит рак на шестнадцать типов на основе всех возможных комбинаций высокой или низкой гетерогенности, быстрой или медленной скорости мутации, широкой или ограниченной доступности ресурсов, а также опасной или безопасной обстановки с точки зрения иммунных хищников и других угроз. Некоторые комбинации вряд ли могут существовать в реальной жизни, но тем не менее учет каждой из них выступает полезным инструментом для понимания того, как любой конкретный рак может вести себя на основе этих измерений.

Опухоли, получающие наименьшее количество баллов по всем показателям, подобны пустыням с ограниченными ресурсами и небольшим разнообразием. Следовательно, жизнь в них не может процветать и развиваться. На другом конце шкалы оказываются раковые образования, похожие на богатые ресурсами тропические леса, населенные разнообразными и быстро меняющимися видами клеток. Здесь постоянно появляются новые клоны, которые жестоко преследуются иммунными клетками. Где-то посередине находятся раковые образования, которые можно уподобить ухоженным садам, поддерживающим множество сытых видов, которые защищены от хищников и мало меняются со временем. Это опухоли с богатым разнообразием и обильными ресурсами, но с низким уровнем хищничества и невысоким эволюционным потенциалом.

Наиболее полезно то, что индекс Eco-Evo также подсказывает наилучший подход для лечения каждого из шестнадцати типов. Рак с очень низким разнообразием, невысокой эволюционной способностью и отслеживаемыми драйверными мутациями можно полностью истребить за один-два раунда таргетного лечения. Другие виды рака можно вывести, осторожно и упорядоченно применяя селективное давление или подвергая их иммунотерапии. Быстро развивающиеся опухоли, отличающиеся большим генетическим разнообразием, стали бы, вероятно, первейшими кандидатами для адаптивной терапии, изначально направленной на долгосрочный контроль, а не на исцеление. Наконец, оставшимся может помочь «экотерапия», которая осушает токсичное болото и улучшает микросреду, снижая ее восприимчивость к раковым клеткам.

Организовать все это будет непросто, ведь если мы хотим делать точные прогнозы о поведении конкретного рака, то нам понадобится очень много данных. Кроме того, это должны быть правильные данные, отражающие пространственные и временн´ые параметры, хранящие информацию о трехмерной внутренней структуре опухоли и собираемые с регулярностью. Иначе говоря, потребуются не только элементарные генетические данные, но и «холистическая» информация о фенотипе, иммунных клетках, состоянии микросреды и всего остального тела, которую можно обработать с помощью алгоритмов и моделей, используемых для прогнозирования иных сложных систем, таких как климат.