Whole-body CD8 PET imaging captures changes in systemic lymphocyte distribution associated with cancer immunotherapy-related toxicity
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि संपूर्ण-शरीर एंटी-CD8α PET इमेजिंग, CD8 लिम्फोसाइट वितरण में प्रणालीगत परिवर्तनों, विशेष रूप से बढ़े हुए लिवर अपटेक का पता लगा सकती है, जो कैंसर इम्यूनोथेरेपी से गुजर रहे रोगियों में इम्यून-रिलेटेड एडवर्स इवेंट्स (immune-related adverse events) की घटना के साथ सहसंबंध रखता है और उनका पूर्वानुमान लगाता है।
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मानव प्रतिरक्षा प्रणाली एक विशाल, गतिशील रक्षा नेटवर्क है, जो शरीर की निगरानी करने और खतरों को पहचानने और उन्हें खत्म करने के लिए लगातार गश्त करती रहती है। इसके सबसे महत्वपूर्ण सैनिकों में CD8 लिम्फोसाइट्स शामिल हैं, जो एक प्रकार के श्वेत रक्त कोशिकाएं हैं जिन्हें संक्रमित या कैंसर कोशिकाओं को खोजने और नष्ट करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। जब डॉक्टर आधुनिक कैंसर उपचारों, जिन्हें इम्यून चेकपॉइंट इनहिबिटर्स (immune checkpoint inhibitors) के रूप में जाना जाता है, का उपयोग करते हैं, तो वे वास्तव में इन सैनिकों पर लगे ब्रेक को हटा रहे होते हैं, जिससे वे ट्यूमर पर अधिक आक्रामक रूप से हमला करने में सक्षम हो जाते हैं। हालांकि, यह अनियंत्रित शक्ति कभी-कभी गलत दिशा में भी जा सकती है। वे कोशिकाएं जिनका उद्देश्य कैंसर को नष्ट करना है, वे स्वस्थ अंगों में भी घुसपैठ कर सकती हैं, जिससे सूजन और क्षति होती है जिसे इम्यून-रिलेटेड एडवर्स इवेंट्स (immune-related adverse events) कहा जाता है। ये कोशिकाएं कहां जाती हैं, और वे कब चलती हैं, इसे समझना यह अनुमान लगाने के लिए महत्वपूर्ण है कि किसे इन दुष्प्रभावों का सामना करना पड़ सकता है, लेकिन अब तक, वैज्ञानिकों के पास बिना किसी आक्रामक सर्जरी के एक जीवित व्यक्ति के भीतर इस पूरी प्रक्रिया को घटित होते देखने का कोई तरीका नहीं था।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक विशेष इमेजिंग तकनीक का उपयोग करके इन प्रतिरक्षा कोशिकाओं को पूरे शरीर में ट्रैक करके इस कमी को भरने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। लगभग एक सौ मेटास्टैटिक कैंसर वाले रोगियों के एक अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने एक रेडियोधर्मी ट्रेसर (radioactive tracer) दिया जो विशेष रूप से CD8 लिम्फोसाइट्स से जुड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह ट्रेसर, PET स्कैन के साथ मिलकर, एक स्पॉटलाइट की तरह काम करता था, जिसने यकृत (लीवर), प्लीहा (स्प्लीन), अस्थि मज्जा (बोन मैरो) और लिम्फ नोड्स जैसे अंगों में इन कोशिकाओं के सटीक स्थान और घनत्व को प्रकट किया। रोगियों का दो बार स्कैन किया गया था: एक बार कैंसर उपचार शुरू करने से पहले और एक बार दो राउंड थेरेपी प्राप्त करने के बाद। इन दोनों दृश्यों की तुलना करके, शोधकर्ता देख सके कि दवा के जवाब में इन प्रतिरक्षा कोशिकाओं का वितरण कैसे बदला और क्या वे बदलाव दुष्प्रभावों के विकास के साथ जुड़े हुए थे।
परिणामों ने प्रतिरक्षा प्रणाली की सक्रियता की एक गतिशील तस्वीर पेश की। उपचार शुरू होने से पहले, शोधकर्ताओं ने आयु से जुड़े एक स्पष्ट पैटर्न को देखा: वृद्ध रोगियों में युवा रोगियों की तुलना में उनके लिम्फ नोड्स में इन प्रतिरक्षा कोशिकाओं का जमाव स्वाभाविक रूप से कम था, जो इस सामान्य समझ के अनुरूप है कि उम्र बढ़ने के साथ प्रतिरक्षा कार्य बदल जाता है। हालांकि, सबसे चौंकाने वाली खोज तब हुई जब रोगियों ने अपनी कैंसर थेरेपी शुरू की। स्कैन से पता चला कि जिन रोगियों में महत्वपूर्ण दुष्प्रभाव विकसित हुए, उनमें यकृत में प्रतिरक्षा कोशिकाओं के संचय की संख्या में स्पष्ट वृद्धि देखी गई, चाहे बाद में विषाक्तता (toxicity) के कारण किसी भी विशिष्ट अंग को नुकसान हुआ हो। यह सुझाव देता है कि यकृत एक केंद्रीय केंद्र या एक भंडार (reservoir) के रूप में कार्य करता है जहाँ ये कोशिकाएं अपने अंतिम गंतव्य पर जाने से पहले एकत्र होती हैं, या यकृत स्वयं इन उपचारों के दौरान प्रारंभिक प्रतिरक्षा गतिविधि का एक सामान्य स्थल है।
इस जटिल डेटा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने उन्नत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया जो पैटर्न से सीखने में सक्षम हैं। उन्होंने इमेजिंग डेटा को, रोगी की बुनियादी जानकारी जैसे आयु और ट्यूमर के प्रकार के साथ, इन मॉडलों में डाला ताकि वे देख सकें कि क्या वे गंभीर दुष्प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। मॉडल आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी सिद्ध हुए, उन्होंने पहचान की कि रक्त, अस्थि मज्जा और प्लीहा में प्रतिरक्षा कोशिकाओं की संख्या में परिवर्तन, लिम्फ नोड्स में आधारभूत स्तरों के साथ मिलकर, जोखिम के मजबूत संकेतक थे। दिलचस्प बात यह है कि मॉडलों ने पाया कि यकृत में प्रतिरक्षा कोशिकाओं में वृद्धि परेशानी का एक विश्वसनीय संकेत थी, जबकि रक्त पूल (blood pool) में वृद्धि वास्तव में गंभीर दुष्प्रभावों के कम जोखिम से जुड़ी थी। यह इंगित करता है कि इन कोशिकाओं की गति यादृच्छिक (random) नहीं है; शरीर के भीतर यातायात के विशिष्ट पैटर्न यह संकेत दे सकते हैं कि प्रतिरक्षा प्रणाली नियंत्रित तरीके से प्रतिक्रिया कर रही है या हानिकारक अति-सक्रियता की ओर बढ़ रही है।
अध्ययन ने यह भी प्रकाश डाला कि विभिन्न उपचार संयोजन इस कोशिकीय यातायात को कैसे प्रभावित करते हैं। कीमोथेरेपी और इम्यून थेरेपी के मिश्रण प्राप्त करने वाले रोगियों ने इम्यून थेरेपी अकेले लेने वाले रोगियों की तुलना में कोशिका गति के अलग पैटर्न दिखाए, जिसमें पहले समूह ने लिम्फ नोड्स और अस्थि मज्जा में बढ़ी हुई गतिविधि दिखाई। यह संभवतः उस तीव्र जैविक प्रतिक्रिया को दर्शाता है जो कीमोथेरेपी से होने वाले ऊतक क्षति के कारण कैंसर एंटीजन के अधिक एक्सपोजर से उत्पन्न होती है। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने देखा कि कुछ स्टेरॉयड, विशेष रूप से डेक्सामेथासोन (dexamethasone) के उपयोग ने अस्थि मज्जा में दृश्यमान प्रतिरक्षा कोशिकाओं की संख्या को कम करने में मदद की, जो इस बात की पुष्टि करता है कि ये दवाएं विशिष्ट क्षेत्रों में प्रतिरक्षा प्रणाली की उपस्थिति को कम कर सकती हैं।
हालांकि यह अध्ययन प्रतिरक्षा कोशिकाओं को देखने का एक शक्तिशाली नया तरीका प्रदान करता है, लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि इन कोशिकाओं को देखना यह गारंटी नहीं देता कि वे नुकसान पहुंचा रहे हैं। किसी अंग में CD8 लिम्फोसाइट्स की उपस्थिति हमले के लिए आवश्यक है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हमला हो रहा है; कोशिकाओं को सक्रिय होने के लिए सही संकेतों की भी आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, अध्ययन को स्कैन के समय द्वारा सीमित किया गया था, जो निश्चित अंतराल पर हुए थे, जिससे इमेजिंग सत्रों के बीच होने वाली अल्पकालिक सूजन (inflammation) के विस्फोटों को मिस किया जा सकता था। इन सीमाओं के बावजूद, वास्तविक समय में प्रतिरक्षा कोशिकाओं के पूरे शरीर के वितरण को मैप करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण नया दृष्टिकोण प्रदान करती है। यह सुझाव देता है कि यह देखते हुए कि ये कोशिकाएं कहां जाती हैं, डॉक्टर जल्द ही यह अनुमान लगा सकेंगे कि किसे गंभीर दुष्प्रभावों का खतरा है और उनके उपचार योजनाओं को तदनुसार समायोजित कर सकेंगे, जिससे एक अदृश्य प्रक्रिया को एक दृश्य और प्रबंधनीय प्रक्रिया में बदला जा सकेगा।
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