Untreated controls reveal that pre-treatment prediction of cancer cell fate mostly reflects growth fitness
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कैंसर कोशिका नियति (सेल फेट) के प्री-ट्रीटमेंट ट्रांसक्रिप्टोमिक अनुमान मुख्य रूप से विशिष्ट दवा सहनशीलता के बजाय अंतर्निहित विकास फिटनेस को दर्शाते हैं, क्योंकि अनुपचारित नियंत्रण मॉडल ड्रग-विशिष्ट मॉडलों के तुलनीय भविष्य कहनेवाला सटीकता प्राप्त करते हैं।
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कैंसर का उपचार अक्सर इसलिए विफल नहीं होता क्योंकि दवा कमजोर है, बल्कि इसलिए होता है क्योंकि कुछ जिद्दी कोशिकाएं हमले में जीवित बच जाती हैं। वर्षों से, वैज्ञानिक यह जानना चाहते थे कि क्या ये जीवित बची कोशिकाएं एक विशेष ढाल के साथ पैदा होती हैं, एक पूर्व-मौजूद अवस्था जो उपचार शुरू होने से पहले ही उन्हें दवाओं के प्रति प्रतिरोधी बना देती है। यदि शोधकर्ता इन कोशिकाओं को जल्दी पहचान सकें, तो वे विशेष रूप से उन्हें लक्षित कर सकते हैं। यह पता लगाने के लिए, वैज्ञानिकों ने व्यक्तिगत कोशिकाओं और उनके परिवारों को ट्रैक करने का एक चतुर तरीका विकसित किया। उन्होंने कोशिकाओं को एक अद्वितीय आनुवंशिक टैग (genetic tag) के साथ लेबल किया, उन्हें एक बार विभाजित होने दिया, और फिर जोड़े के एक आधे हिस्से का उपचार किया जबकि दूसरे आधे हिस्से को अकेला छोड़ दिया। उपचार न की गई कोशिका की आनुवंशिक गतिविधि की तुलना उसके उपचारित जुड़वां की नियति से करके, वे यह देखना चाहते थे कि क्या अनियंत्रित कोशिका का "व्यक्तित्व" यह भविष्यवाणी कर सकता है कि उसकी बहन जीवित रहेगी या मर जाएगी।
एक नया अध्ययन इसी प्रयोग पर करीब से नज़र डालता है, और एक ऐसा प्रश्न पूछता है जिसे पिछले विश्लेषणों ने छोड़ दिया था: क्या हम वास्तव में दवा प्रतिरोध देख रहे हैं, या हम केवल यह देख रहे हैं कि कौन सी कोशिकाएं बेहतर तरीके से बढ़ने में सक्षम हैं? शोधकर्ताओं ने डिम्बग्रंथि के कैंसर (ovarian cancer) की कोशिकाओं के डेटा का पुनर्मूल्यांकन किया जिन्हें इस जुड़वां-ट्रैकिंग पद्धति के अधीन किया गया था। उन्होंने उपचार से पहले की आनुवंशिक गतिविधि के आधार पर यह भविष्यवाणी करने के लिए एक कंप्यूटर मॉडल बनाया कि कौन सी कोशिकाएं जीवित रहेंगी। मॉडल आश्चर्यजनक रूप से अच्छा काम कर गया, जिसने लगभग 72 से 75 प्रतिशत मामलों में परिणाम की सही भविष्यवाणी की। इससे यह पुष्टि हुई कि कोशिकाओं में उत्तरजीविता का एक छिपा हुआ हस्ताक्षर (signature) होता है। हालाँकि, जब टीम ने केवल उन कोशिकाओं पर प्रशिक्षित मॉडल का परीक्षण किया जिन्हें किसी भी दवा के संपर्क में नहीं लाया गया था, तो इसने लगभग उतना ही अच्छा प्रदर्शन किया। मॉडल ने सीखा कि जो कोशिकाएं स्वस्थ, तेजी से बढ़ने वाली और कम तनाव वाली होती हैं, उनके लैब डिश में इधर-उधर ले जाने और संभालने के तनाव से बचने की संभावना सबसे अधिक होती है, चाहे बाद में कोई जहर मिलाया जाए या नहीं।
अध्ययन से पता चलता है कि इन प्रयोगों में पता लगाया गया "उत्तरजीविता संकेत" (survival signal) का एक बड़ा हिस्सा वास्तव में सामान्य फिटनेस का एक माप है, न कि दवा के विरुद्ध एक विशिष्ट रक्षा का। शोधकर्ताओं ने पाया कि एक मॉडल, जिसे अनुपचारित कोशिकाओं पर प्रशिक्षित किया गया था, उपचारित कोशिकाओं की नियति की लगभग उतनी ही सटीकता से भविष्यवाणी कर सकता था जितना कि उपचारित कोशिकाओं पर प्रशिक्षित मॉडल। जो सूक्ष्म अंतर बचा था—भविष्यवाणी की सटीकता में केवल दो से तीन प्रतिशत की वृद्धि—वही एकमात्र हिस्सा था जो दवा के प्रति विशिष्ट हो सकता था। यहाँ तक कि यह छोटा सा लाभ भी इतना धुंधला था कि इसे यादृच्छिक संयोग (random chance) से अलग करना कठिन था। जीवित रहने वाली कोशिकाएं अनिवार्य रूप से वे नहीं थीं जिनके पास एक विशेष 'ड्रग शील्ड' थी; वे केवल सबसे फिट कोशिकाएं थीं, वे जो प्रयोग के शारीरिक तनाव से बेहतर तरीके से उबर गईं।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह किसी एक विशिष्ट प्रयोग का संयोग नहीं है, टीम ने विभिन्न प्रकार के कैंसर और विभिन्न उपचारों से जुड़े अन्य डेटासेट देखे। हर मामले में, उपचार से पहले कोशिका परिवार का आकार जीवित रहने का एक अधिक मजबूत भविष्यवक्ता था। एक वंश (lineage) जो पहले से ही बड़ा हो चुका था, उपचार के बाद देखे जाने की अधिक संभावना थी, क्योंकि वह एक मजबूत, तेजी से बढ़ने वाला समूह था। जब शोधकर्ताओं ने डिम्बग्रंथि के कैंसर वाले वास्तविक रोगियों को देखा जिन्होंने कीमोथेरेपी प्राप्त की थी, तो उन्हें उस विपरीत परिणाम का पता चला जो एक "ड्रग शील्ड" सिद्धांत द्वारा अनुमानित था। रोगियों में उपचार से बचने वाली कोशिकाएं उपचार से पहले की कोशिकाओं की तुलना में कम फिट और कम सक्रिय थीं, जो सुझाव देता है कि मानव शरीर में देखा गया "स्वस्थ, बढ़ते हुए" का स्वरूप हमेशा उत्तरजीविता में अनुवादित नहीं होता है।
निष्कर्ष बताते हैं कि पूर्व में किए गए कई अध्ययन, जो एक पूर्व-मौजूद "ड्रग-टोलरेंट" अवस्था खोजने का दावा करते थे, गलत हो सकते हैं। बिना एक नियंत्रण समूह (control group) के, जिसमें ठीक उसी तरह से संसाधित की गई अनुपचारित कोशिकाएं शामिल हों, यह बताना असंभव है कि मॉडल दवा प्रतिरोध के बारे में सीख रहा है या केवल इस बारे में कि कौन सी कोशिकाएं बढ़ने में अच्छी हैं। लेखकों ने वैज्ञानिकों के उपयोग के लिए एक नया उपकरण जारी किया है, जो शोधकर्ताओं को अपने दवा-विशिष्ट भविष्यवाणियों की तुलना सामान्य विकास फिटनेस के आधार रेखा (baseline) से करने के लिए मजबूर करता है। यह सरल जांच भविष्य के अध्ययनों को एक काल्पनिक लक्ष्य (ghost) के पीछे भागने से रोक सकती है, यह सुनिश्चित करती है कि जब वैज्ञानिक कहते हैं कि उन्होंने एक ऐसी कोशिका खोज ली है जो दवा का विरोध करने के लिए तैयार है, तो वे वास्तव में कुछ वास्तविक देख रहे हैं और न कि केवल एक कोशिका का संकेत जो बस अच्छा प्रदर्शन कर रही है।
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