नैनोमेडिसिन और बायोथेराप्यूटिक डिस्कवरी जर्नल
खुला एक्सेस

अमूर्त

ट्यूमर के पूर्वानुमानित बायोमार्कर एपोप्टोसिस सूचकांक का उपयोग करके रोगियों का गैर-आक्रामक जोखिम स्तरीकरण

रघु पांडुरंगी

समस्या का विवरण: मानव ट्यूमर विषम होते हैं जो विभिन्न उपचारों से अलग-अलग प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं। कैंसर अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले वर्तमान पशु मॉडल ज़ेनोग्राफ़्ट हैं जो मानव ट्यूमर की नकल नहीं करेंगे। लक्ष्य और गैर-लक्ष्य अंगों में एक साथ कोशिका मृत्यु का आकलन करने के लिए एक गैर-आक्रामक इमेजिंग पद्धति विषमता को दूर करने में मदद कर सकती है और एक बायोमार्कर की पहचान कर सकती है जिसका उपयोग उपचारों की प्रभावकारिता और विषाक्तता की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। एपोप्टोसिस इंडेक्स (AI) ट्यूमर में कोशिका मृत्यु का माप है, जिसका मॉड्यूलेशन दर्शाता है कि यह उपचार के प्रति कैसी प्रतिक्रिया करता है। उदाहरण के लिए, हमने और दूसरों ने दिखाया है कि उपचार की प्रकृति चाहे जो भी हो, सहज AI को कम करने से प्रतिक्रिया कम होती है और इसके विपरीत। हमने एक नई तकनीक "ट्यूमर के एपोप्टोसिस पाथवेज़ का एक प्राथमिक सक्रियण" (AAAPT) विकसित की है जो उपचार से बेहतर प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए सहज ट्यूमर के AI को एक सीमा स्तर से ऊपर उठाती है।

कार्यप्रणाली और सैद्धांतिक अभिविन्यास: कैंसर कोशिकाओं में जीवित रहने के मार्गों (जैसे NF-kB और PARP) को बढ़ाने और जीवित रहने के लिए कोशिका मृत्यु मार्गों (जैसे CD95, ASK1) को कम करने की क्षमता होती है। इसलिए, हमने लक्षित सक्रियण तकनीक का उपयोग करके उन प्रतिरोधी ट्यूमर कोशिकाओं को संवेदनशील बनाने के लिए इन मार्गों को लक्षित करने के लिए नई तकनीक तैयार की है। हमने क्रमशः कीमोथेरेपी की प्रभावकारिता और विषाक्तता के पूर्वानुमानित बायोमार्कर के रूप में AI का आकलन करने के लिए चिकित्सकीय रूप से उन्मुख SPECT और अल्ट्रासाउंड इमेजिंग तकनीकों का उपयोग किया है।

निष्कर्ष: लुईस लंग कार्सिनोमा (एलएलसी) की एसपीईसीटी इमेजिंग ने साइक्लोफॉस्फेमाइड द्वारा उपचार के बाद बढ़ी हुई कोशिका मृत्यु (उच्च एआई) दिखाई, जबकि यूएस इमेजिंग ने डॉक्सोरूबिसिन के लिए एक नियोडजुवेंट के रूप में एएएपीटी का उपयोग करके डॉक्सोरूबिसिन द्वारा कार्डियोटॉक्सिसिटी को उलट दिया।

निष्कर्ष और महत्व: एसपीईसीटी द्वारा एआई (कोशिका मृत्यु का माप) के गैर-आक्रामक मूल्यांकन को यूएस इमेजिंग के साथ मिलाकर मरीजों को जोखिम के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि ट्यूमर प्रतिगमन समयसीमा की तुलना में कौन सा उपचार पहले प्रतिक्रिया करता है।