Az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) munkatársait is a tagjai között tudó öttagú konzorcium daganatos betegségek korai diagnosztikájának, monitorozásának és személyre szabott terápiájának lehetőségeit kutatta Szegeden. Az uniós támogatással megvalósult négyéves projektben a kutatók többek között új biomarker-mintázatokat azonosítottak, lefektették egy új eljárás alapjait, valamint egy olyan prototípust hoztak létre, amely a későbbiekben megkönnyíti a rosszindulatú daganatos betegségek diagnózisát.
Magyarországon évente mintegy negyvenezer halálesetért felelősek a rosszindulatú daganatok okozta megbetegedések, Európában itt a legmagasabb a 100 ezer főre vetített halálozási arány – mondta el Pankotai Tibor, a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) patológiai intézetének kutatója.
A szakember kiemelte, hogy a daganatos betegségek kezelésének legeredményesebb módszere, ha a tumor korai stádiumban történő diagnosztizálása után szinte azonnal elkezdik a terápiát. A korai diagnosztikára pedig a molekuláris biológiai módszerek kínálják a leghatékonyabb megoldást.
A molekuláris biológia jelenleg legmodernebb metodikái a tumorokból származó DNS vizsgálatára épülnek, amelyek alapja a rák kialakulásának és fejlődésének szempontjából fontos gének szekvenciájában bekövetkezett egy vagy több mutáció azonosítása. Ezeknek a birtokában a kutatók információt nyerhetnek a daganatos folyamatban jelentkező elváltozások felelős okairól. Bár ezen eljárások a legmagasabb csúcstechnológiát képviselik, számos esetben nem nyújtanak kielégítő, a kezelést teljességében szolgáló választ. Ennek oka, hogy a kutatók nem vagy csak korlátozottan rendelkeznek azokkal az adatokkal, hogy milyen mutációs mintázat valósítja meg az adott tumor kialakulását.
A pályázati fejlesztés fő célja a daganatok korai diagnosztikájának fejlesztése volt, ezáltal a betegek gyógyulási esélyeinek növelése, továbbá a rákos megbetegedésekhez kötődő kezelési költségek csökkentése. A legmagasabb szintű informatikai, daganatkutatási és közvetlenül a betegellátásban is tevékeny tagokból álló ötfős konzorcium (Enterprise Communications Kft., Delta Bio 2000 Kft., Hiperon Genetics Kft., Szegedi Tudományegyetem, ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont) új biomarker-mintázatokat azonosított, amelyekből preklinikai fázisban lévő diagnosztikai értékkel rendelkező prototípust hoztak létre, emellett feltérképezték az ezen biomarkerekre alapozott, egyénre szabott rákterápiák lehetőségeit is.
A fejlesztés során létrejött egy tumorbankok adatbázisain alapuló eljárásrend is, amely a patológusok, onkológusok és sebészek munkáját jelentősen segíti az újgenerációs szekvenálásból származó eredmények interpretálásában. Továbbá a fejlesztés során sikerült lefektetni egy, a nem invazív mintavételen alapuló diagnosztikai eljárás alapjait, amelyről nemzetközileg is kimagasló tudományos közleményeket publikáltak. Másodlagos feladat volt – az ipari kutatásokhoz szükséges infrastruktúra kialakítása mellett – a további fejlesztési munkát segítő eljárások és laboratóriumi portfólió létrehozása, amely segíti ezen metodológia klinikai-diagnosztikai alkalmazását. Így a kutatás keretében jellemzett rákos sejtvonalak, a gyűjtött tumor- és vérszérumminták képezik a projekt folytatásaként tervezett molekuláris és bioinformatikai fejlesztések alapját is.
A projekt során az elméleti munka eredményeként megszerzett, az oktatásban is hasznosuló új ismeretek beépültek a konzorciális partnerek portfóliójába. Az új kurzusok, valamint a tudományos publikációk jelentősen hozzájárulnak az orvosok, biológusok és bioinformatikusok színvonalas képzéséhez. A kutatási eredmények új szoftveres megoldását, valamint az új generációs eredmények térképszerű vizualizációját és interpretációját lehetővé tevő rendszer is felépült. A fejlesztés eredményeként egy olyan prototípus jött létre, amely a későbbiekben megkönnyíti a rosszindulatú daganatos betegségek diagnózisát, és a minimális invazív eljárás bevezetésével segíti a rosszindulatú elváltozások korai stádiumban történő azonosítását, valamint monitorozását is.
Forrás: https://u-szeged.hu/