Onderzoekers hebben met de Pan-Cancer Proteome Atlas (TPCPA) een doorbraak bereikt in de strijd tegen kanker. Onder leiding van hoogleraar Translational OncoProteomics, Connie Jimenez van Amsterdam UMC brengt deze atlas bijna 10.000 eiwitten in kaart in zo’n 1.000 tumoren van 22 kankersoorten. De vrij toegankelijke data bieden wereldwijd nieuwe kansen voor het vinden van biomarkers en therapieën, en vormt een belangrijke stap richting betere kankerzorg.
“Eiwitten sturen alle functies in ons lichaam aan en in kankercellen is de activiteit van eiwitten ontregeld”, vertelt Connie Jimenez over de focus in de atlas op eiwitten. In de kliniek worden veel van die eiwitten gebruikt als doelwit voor gerichte therapie. Tot nu toe is grootschalig kankeronderzoek vooral gebaseerd op onderzoek van DNA, maar afwijkingen op dat niveau tonen niet altijd aan dat dit tot functionele veranderingen in de cel leidt. En daarom zijn de eiwitten geïnventariseerd. Lees meer over de studie die tot de atlas heeft geleid in het wetenschappelijke tijdschrift Cancer Cell.
Jimenez zegt dat dankzij de nieuwe meetmethodiek ze nu in staat zijn om de eiwitprofielen in kaart te brengen in 999 tumoren. De atlas kwam tot stand met geavanceerde massaspectrometrie. Dat is een speciale meettechniek waarbij de samenstelling, de hoeveelheid en de moleculaire staat van de eiwitten in een weefsel tegelijkertijd is bepaald. Dit biedt volgens Jimenez nieuwe inzichten in kankerbiologie per individu en kansen voor het ontwikkelen van meer nauwkeurige diagnostiek en behandelingen op maat.
Nieuwe biomarkers en therapiedoelen
De atlas geeft inzicht in de processen en functies van eiwitten, waaronder enzymen, die een rol spelen in 22 kankervormen. Onderzoeker Jaco Knol vertelt dat voor elk tumortype 25 eiwitten zijn opgespoord die het meest interessant zijn om te testen in vervolgonderzoek. Dit zijn onder meer enzymen zoals HERC5 (slokdarmkanker) en RNF5 (leverkanker) die mogelijkheden bieden voor innovatieve therapieën die tumoreiwitten afbreken.
Daarnaast ontdekten de onderzoekers biomarkers waarmee dikke darmtumoren kunnen worden onderverdeeld in vier subtypes. Deze subtypes zijn vervolgens te herleiden tot twee hoofdgroepen, elk met een verschillend profiel van afweercellen. Dit biedt waardevolle aanknopingspunten voor het voorspellen van de prognose bij dikke darmkanker. Bovendien is er een eiwitsignatuur ontwikkeld die kan helpen om te bepalen uit welk weefsel uitzaaiingen zijn ontstaan. Dat is essentieel voor het gericht behandelen van patiënten met metastasen van onbekende oorsprong,
AI-model
De bevindingen laten de waarde zien van eiwitprofielen voor het karakteriseren van tumoren. Ze geven ook inzicht in de verscheidenheid aan kanker. Via de online vrij toegankelijke dataportal biedt TPCPA een doorzoekbare schat aan data en hypotheses voor verder gericht onderzoek. Begin dit jaar werd bekend dat onderzoekers van Stanford Medicine erin zijn geslaagd om een AI-model te ontwikkelen dat kankerprognose en reacties op de behandeling van kanker voorspelt.
