Mathematical model of phenotypic plasticity predicts interconversion is a drug target for neuroblastoma.

कैंसर शायद ही कभी कोई एक, समान दुश्मन होता है। कई ट्यूमर में, विशेष रूप से न्यूरोब्लास्टोमा नामक आक्रामक बचपन के कैंसर में, यह बीमारी विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं का एक बदलता हुआ परिदृश्य है। इनमें से कुछ कोशिकाएं तेजी से बढ़ती हैं और सामान्य तंत्रिका कोशिकाओं के समान होती हैं, जबकि अन्य धीमी, अधिक आदिम (primitive), और उन भ्रूणीय कोशिकाओं के समान होती हैं जिनसे तंत्रिकाएं पहली बार विकसित होती हैं। महत्वपूर्ण रूप से, ये विभिन्न कोशिकाएं अपनी भूमिकाओं में स्थिर नहीं रहती हैं। वे एक दूसरे में बदल सकती हैं, जिसे 'फेनोटाइपिक प्लास्टिसिटी' (phenotypic plasticity) नामक जैविक लचीलापन कहा जाता है। बदलने की यह क्षमता इस बात का एक प्रमुख कारण है कि उपचार अक्सर विफल क्यों हो जाते हैं; एक दवा तेजी से बढ़ने वाली कोशिकाओं को सफलतापूर्वक मार सकती है, केवल इसलिए कि बची हुई जीवित कोशिकाएं एक अलग, दवा-प्रतिरोधी रूप में बदल जाती हैं जो अंततः कैंसर के वापस आने का कारण बनती हैं। यह समझना कि ये कोशिकाएं अपनी पहचान कैसे बदलती हैं, और उन बदलावों को कैसे नियंत्रित किया जाए, इलाज खोजने में एक केंद्रीय चुनौती बनता जा रहा है।

हल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इन बदलती कोशिका आबादी के व्यवहार का अनुकरण करने के लिए एक गणितीय मॉडल बनाकर इस समस्या के प्रति एक नया दृष्टिकोण अपनाया है। पेट्री डिश या जीवित रोगी में तुरंत दवाओं का परीक्षण करने के बजाय, उन्होंने एक आभासी वातावरण बनाया जहाँ वे देख सकते थे कि न्यूरोब्लास्टोमा कोशिकाएं समय के साथ एक-दूसरे के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। उनके मॉडल में तीन अलग-अलग कोशिका समूह शामिल थे: तेजी से बढ़ने वाली, तंत्रिका जैसी कोशिकाएं; धीमी, आदिम कोशिकाएं; और एक मध्यवर्ती प्रकार जो दोनों के बीच एक सेतु के रूप में कार्य करता है। टीम ने इन तीनों समूहों के बीच एक-दूसरे में बदलने के हर संभावित तरीके का मानचित्रण किया। इन तीन प्रकारों के बीच परिवर्तन के छह संभावित मार्गों के साथ, कोशिकाओं के परस्पर क्रिया करने के 64 अलग-अलग परिदृश्य थे। फिर उन्होंने हजारों कंप्यूटर सिमुलेशन चलाए ताकि यह देखा जा सके कि इन 64 परिदृश्यों में से कौन सा परिदृश्य एक विशिष्ट दवा को ट्यूमर को सबसे प्रभावी ढंग से सिकोड़ने की अनुमति देता है।

सिमुलेशन से पता चला कि कोशिका परिवर्तन के सभी पैटर्न दवा के संबंध में समान नहीं होते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल पांच विशिष्ट रूपांतरण पैटर्न ही ऐसे थे जिन्होंने दवा को ट्यूमर की आबादी को बहुत कम स्तर तक सफलतापूर्वक कम करने की अनुमति दी। दो पैटर्न तब सबसे अच्छा काम करते थे जब लक्ष्य तेजी से बढ़ने वाली तंत्रिका जैसी कोशिकाओं को दबाना होता था, जबकि अन्य तीन पैटर्न धीमी, आदिम कोशिकाओं के विरुद्ध सबसे प्रभावी थे। एक प्रमुख खोज यह थी कि कोशिकाएं एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बदलने की गति बहुत मायने रखती थी। तेजी से बढ़ने वाली कोशिकाओं को खत्म करने की कोशिश करते समय, उपचार तब सबसे अच्छा काम करता था जब कोशिकाएं प्रकार बदल रही हों। इसके विपरीत, धीमी, आदिм कोशिकाओं को लक्षित करने के संबंध में, उपचार तब अधिक सफल था जब कोशिकाएं प्रकार धीरे-धीरे बदल रही थीं। यह सुझाव देता है कि कोशिका रूपांतरण का समय स्वयं दवा जितना ही महत्वपूर्ण है।

टीम ने यह परीक्षण करने के लिए कि क्या ये निष्कर्ष वास्तविक दुनिया में इलाज की ओर ले जा सकते हैं, विभिन्न रणनीतियों के बीच बारी-बारी से चलने वाले एक उपचार कार्यक्रम का अनुकरण किया। उन्होंने पाया कि कैंसर को दूर रखने के लिए उपचार का एक एकल दौर शायद ही कभी पर्याप्त होता है। इसके बजाय, छूट (remission) का सबसे विश्वसनीय मार्ग एक बहु-चरणीय दृष्टिकोण में शामिल था। सबसे सफल रणनीति में पहले एक ऐसा तरीका उपयोग करना शामिल था जो तेजी से बढ़ने वाली कोशिकाओं को धीमी, आदिम प्रकार में बदलने के लिए मजबूर करे, और फिर तुरंत एक ऐसी दवा लागू करना जो उन आदिम कोशिकाओं को मारने के लिए डिज़ाइन की गई हो। एक बार जब उस आबादी को दबा दिया गया, तो रणनीति एक अलग पैटर्न में बदल जाएगी जो शेष कोशिकाओं को वापस बदलने के लिए मजबूर करे, जिसके बाद तेजी से बढ़ने वाली कोशिकाओं को मारने के लिए एक दवा दी जाए। कैंसर के आकार को बदलने के लिए मजबूर करने और फिर सही हथियार से उस पर प्रहार करने के इस चक्र ने केवल एक कोशिका प्रकार पर हमला करने और उम्मीद करने की तुलना में कैंसर-मुक्त अवस्था बनाए रखने में कहीं अधिक प्रभावी प्रदर्शन किया।

अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या ये सैद्धांतिक पैटर्न वास्तव में वास्तविक दुनिया में मौजूद हैं। कंप्यूटर मॉडल द्वारा पहचाने गए पांच सबसे आशाजनक पैटर्न में से तीन उन जैविक प्रक्रियाओं के अनुरूप हैं जिन्हें वैज्ञानिक पहले ही न्यूरोब्लास्टोमा में देख चुके हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि रेटिनोइक एसिड जैसे ज्ञात यौगिकों का पहले से ही कुछ आवश्यक कोशिका परिवर्तनों को प्रेरित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इसका मतलब है कि सिमुलेशन द्वारा पहचाने गए रणनीतियां केवल गणितीय कल्पनाएं नहीं हैं बल्कि जैविक वास्तविकता पर आधारित हैं। टीम ने निष्कर्ष निकाला कि इन विशिष्ट कोशिका-परिवर्तन पैटर्न को लक्षित दवाओं के साथ एक सावधानीपूर्वक समयबद्ध क्रम में जोड़कर, कैंसर की अनुकूलन करने की क्षमता को मात देना संभव हो सकता है। हालांकि यह मॉडल एक सिमुलेशन है और नैदानिक परीक्षण (clinical trial) नहीं है, लेकिन यह एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करता है कि कैसे डॉक्टर भविष्य में दवाओं का उपयोग न केवल कैंसर कोशिकाओं को मारने के लिए, बल्कि उन्हें एक ऐसे रूप में निर्देशित करने के लिए कर सकते हैं जिसे नष्ट करना आसान हो।