An anesthesia-related gene signature is associated with prognosis and immune phenotypes in colorectal cancer: a retrospective multi-cohort bioinformatics study
इस रेट्रोस्पेक्टिव मल्टी-कोहोर्ट बायोइन्फॉर्मेटिक्स अध्ययन ने कोलोरेक्टल कैंसर के प्रोग्नोसिस और इम्यून फेनोटाइप से जुड़े एक 15-जीन एनेस्थीसिया-संबंधित सिग्नेचर की पहचान की है, हालांकि इसका प्रेडिक्टिव प्रदर्शन बाहरी वैलिडेशन कोहॉर्ट्स में असंगत रहा है और नैदानिक अनुप्रयोग से पहले इसके आगे के प्रायोगिक सत्यापन की आवश्यकता है।
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हर साल, लाखों लोग कोलोरेक्टल कैंसर को हटाने के लिए सर्जरी करवाते हैं, जो एक ऐसी बीमारी है जो कोलन और मलाशय (rectum) को प्रभावित करती है। इन सभी मरीजों के लिए, प्रक्रिया के लिए लगभग अनिवार्य रूप से जनरल एनेस्थीसिया की आवश्यकता होती है, वह दवा जो उन्हें सुला देती है और उन्हें दर्द महसूस करने से रोकती है। दशकों से, वैज्ञानिक इस बात पर विचार कर रहे हैं कि क्या इस नींद को प्रेरित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशिष्ट दवाएं केवल मरीज को स्थिर रखने से कहीं अधिक काम करती हैं। कुछ शोध बताते हैं कि कुछ एनेस्टेटिक एजेंट कैंसर कोशिकाओं के व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं, शायद उन्हें बढ़ने या फैलने में मदद कर सकते हैं, जबकि अन्य शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली को लड़ने में मदद कर सकते हैं। हालांकि, ऑपरेटिंग रूम में उपयोग की जाने वाली दवाओं और कैंसर के दीर्घकालिक परिणाम के बीच का जैविक संबंध एक रहस्य बना हुआ है। यह एक ऐसा प्रश्न है जो मरीजों और डॉक्टरों दोनों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है: क्या एनेस्थीसिया का चुनाव जीवित रहने की संभावनाओं को बदल देता है?
इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने हजारों मरीजों से उपलब्ध आनुवंशिक डेटा के विशाल अभिलेखों की ओर रुख किया। उन्होंने जीन्स के एक विशिष्ट सेट पर ध्यान केंद्रित किया जो एनेस्थेटिक दवाओं के प्रति प्रतिक्रिया करते हैं। ये जीन, जो एनेस्थीसिया के संपर्क में आने पर चालू या बंद होने वाले स्विच की तरह कार्य करते हैं, पिछले अध्ययनों में विभिन्न दवाओं के प्रति मस्तिष्क ऊतकों की प्रतिक्रिया की तुलना करके और मौजूदा वैज्ञानिक साहित्य की समीक्षा करके पहचाने गए थे। इसके बाद शोधकर्ताओं ने कोलोरेक्टल कैंसर के लगभग 650 मरीजों के आनुवंशिक प्रोफाइल की जांच की ताकि यह देख सकें कि स्वस्थ ऊतकों की तुलना में ट्यूमर में ये एनेस्थीसिया-संवेदनशील जीन कैसे अलग व्यवहार कर रहे थे। उन्होंने पाया कि इन 78 जीनों में वास्तव में परिवर्तन हुआ था, जिनमें से कुछ बहुत अधिक सक्रिय हो गए थे और अन्य कम सक्रिय हो गए थे।
इन परिवर्तित जीनों की सूची से, शोधकर्ताओं ने एक गणितीय मॉडल बनाया ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि एक मरीज का भविष्य कैसा हो सकता है। उन्होंने 15 विशिष्ट जीन चुने जो उत्तरजीविता (survival) के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रतीत होते थे और उनकी गतिविधि के स्तरों को एक एकल जोखिम स्कोर में संयोजित किया। जब उन्होंने इस स्कोर का परीक्षण मरीजों के प्रारंभिक समूह पर किया, तो यह उन लोगों को जो लंबे समय तक जीवित रहेंगे और जो नहीं रहेंगे, के बीच अंतर करने में काफी हद तक सफल रहा। उच्च जोखिम वाले स्कोर वाले मरीजों में, जिसका अर्थ था कि उनके ट्यूमर में इन 15 जीनों का एक विशिष्ट पैटर्न था, कम स्कोर वाले मरीजों की तुलना में कैंसर के वापस आने या मृत्यु होने की संभावना काफी अधिक थी। मॉडल इतना प्रभावी था कि यह ट्यूमर के आकार या लिम्फ नोड्स में इसके प्रसार जैसे अन्य कारकों को ध्यान में रखने के बावजूद भी उत्तरजीविता परिणामों की भविष्यवाणी कर सका।
शोधकर्ताओं ने फिर यह देखने की कोशिश की कि क्या यह आनुवंशिक पैटर्न उन्हें ट्यूमर के भीतर के वातावरण के बारे में कुछ बताता है। उन्होंने पाया कि उच्च-जोखिम वाले ट्यूमर विशिष्ट प्रकार की प्रतिरक्षा कोशिकाओं से भरे हुए थे जो आमतौर पर कैंसर पर हमला करने के बजाय शरीर की प्राकृतिक रक्षा प्रणाली को दबा देते हैं। इन ट्यूमरों में मेटाबॉलिक रूप से अधिक सक्रिय होने के संकेत भी मिले, जो ऊर्जा जला रहे थे और नई कोशिकाओं का निर्माण तेजी से कर रहे थे। अध्ययन ने कंप्यूटर सिमुलेशन का भी उपयोग किया ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि उच्च-जोखिम बनाम निम्न-जोखिम वाले मरीजों के लिए कौन सी दवाएं बेहतर काम कर सकती हैं, जिससे यह सुझाव मिला कि ट्यूमर की आनुवंशिक संरचना यह प्रभावित कर सकती है कि वह कीमोथेरेपी के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देता है। हालांकि, शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक नोट किया कि ये दवा संबंधी भविष्यवाणियां सेल लाइन्स (cell lines) का उपयोग करने वाले कंप्यूटर मॉडल पर आधारित थीं, न कि वास्तविक उपचार प्राप्त कर रहे मरीजों पर।
जब टीम ने दो अन्य बड़े अस्पताल समूहों के मरीजों पर अपने मॉडल का परीक्षण किया, तो परिणाम मिले-जुले रहे। एक समूह में, मॉडल ने पहले समूह की तरह ही प्रदर्शन किया, और उच्च तथा निम्न-जोखिम वाले मरीजों के बीच सफलतापूर्वक अंतर किया। दूसरे समूह में, हालांकि, मॉडल यादृच्छिक संयोग (random chance) से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहा, जिसके प्रदर्शन मेट्रिक्स एक ऐसे स्तर के करीब पहुंच गए जहां भविष्यवाणी एक सिक्के के उछाल (coin flip) से बेहतर नहीं थी। यह विसंगति बताती है कि हालांकि यह आनुवंशिक हस्ताक्षर कुछ मरीजों में एक वास्तविक जैविक पैटर्न को पकड़ता है, लेकिन यह अभी तक सभी के लिए उपयोग किए जाने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय नहीं है। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि उनके निष्कर्ष एक आशाजनक शुरुआती बिंदु हैं जो एनेस्थीसिया-संबंधी जीनों को कैंसर के व्यवहार से जोड़ते हैं, लेकिन इस उपकरण को चिकित्सा निर्णय लेने के लिए मार्गदर्शन करने से पहले बहुत अधिक परीक्षण और शोधन की आवश्यकता है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उनका काम यह साबित नहीं करता कि एनेस्थीसिया कैंसर को बढ़ाने या घटाने का कारण बनता है, बल्कि यह कि एनेस्थीसिया से प्रभावित होने वाले जीन उस बड़े जैविक विवरण का हिस्सा हैं जो यह निर्धारित करता है कि ट्यूमर कितना आक्रामक हो सकता है।
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