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2025-04-24 14:17:00
Olwyn Mahon博士は、3Dモデルを使用して泌尿器癌における腫瘍行動を理解する方法と、ラボの作業を現実の世界に翻訳するのが難しい理由についてです。
オルウィン・マホン博士は常に科学に惹かれてきました。神経科学の学士号を取得した後、彼女は免疫学の修士号を取得し、その後、免疫学と組織工学の博士号を取得しました。
彼女の研究の間に、彼女は学際的な研究、特に免疫学が生物医学工学を満たしている場合、博士号を取得し、彼女の博士号の間に、整形外科インプラント材料に対する免疫応答を研究し、骨再生のための免疫調節足場を開発しました。
彼女は、リメリック大学（UL）の健康研究所でアイルランド研究評議会のポスドクフェローシップを授与され、3Dがんモデルを開発し、空間的マルチオミクスを適用して細胞外マトリックスと免疫相互作用を研究しました。
彼女は、ULのシニアリサーチフェローとDana-Farber Cancer Instituteのフルブライト訪問研究員になり、CRISPR-CAS遺伝子編集のための泌尿器癌の生体模倣3Dモデルに取り組んでいます。
最近授与されたMarieSkłodowska-Curie Global Fellowshipを通じて、彼女はコロンビア大学のMulti-Organ-on-a-chipシステムを使用してがん転移を調査することにより、この作業を延長します。
「私は、学際的なシステムベースのアプローチを通じて複雑な病気をよりよく理解したいという願望によってこの研究に惹かれました」とマホンはSiliconrepublic.comに語ります。
「膀胱やその他の泌尿器癌は、特に挑戦的なものとして際立っていました。これは、再発率が高い、転移の可能性が限られていること、限られた治療オプションによって特徴付けられました。これらの疾患のより代表的なモデルを開発するために、免疫学と組織工学の学際的な背景を組み合わせる機会がありました。」
マホンは、膀胱癌などの泌尿器癌をより正確に表すために、3Dがんモデルの開発を開始しました。
「従来の2D細胞培養（平らな皿の細胞）とは異なり、3Dモデルにより、がん細胞が体内で腫瘍がどのように発達し、振る舞うかを密接に模倣する方法で成長して相互作用することができます」とマホンは言います。
彼女は、3Dモデルは、腫瘍がどのように行動し、周囲とどのように相互作用するかを理解するのに役立つと説明しています。モデルは患者固有の細胞から構築されているため、追加のボーナスとして、治療をテストし、腫瘍行動を研究するための「よりパーソナライズされた臨床的に関連する」プラットフォームを提供します。
「また、CRISPR-CAS遺伝子編集を使用して、がんの成長と生存の遺伝的要因を調査し、治療の新しい標的を明らかにするのに役立ちます。」
トリッキーな研究
これらの癌を研究するためのこのような高度な技術を使用していると、なぜこれらの泌尿器癌が研究して治療するのが非常に難しいのか疑問に思う必要があります。
マホンは、転移性泌尿器癌では、疾患の複雑さ、転移部位の多様性、現在の治療法の制限のために難しい場合があると言います。
「がんが肺、骨、肝臓のような遠い臓器に広がると、制御がはるかに難しくなります」と彼女は言います。
「各部位には、癌細胞が成長し、治療に反応する方法に影響を与えるユニークな腫瘍微小環境があります。これらの腫瘍は、その特性を変化させ、免疫系から標的または隠すのが難しくなります。」
マホンによれば、それをさらに複雑にするのは、患者の変動の高度な程度であり、細胞で追加の遺伝的変化が発生し、それらを治療耐性にする可能性があり、これは個人間で大きく異なります。
「この複雑さにより、転移性腫瘍がすべての患者の治療にどのように反応するかを予測することが困難になります。さらに、これらの耐性集団を標的とするために特別に設計された治療法はほとんどありません」と彼女は言います。 「転移と抵抗の理解は限られたままであるため、研究の重要な分野です。」
最近、マホンはニューヨークのコロンビア大学アーヴィングメディカルセンターのマリー・スカウドフスカ・キュリー研究員として新しい地位を獲得しました。そこでは、高度なオルガン・オン・アチップシステムを使用してがん転移を調査することで研究を拡大します。
彼女は、これらのシステムを使用して、骨転移に特に重点を置いて転移性膀胱癌をモデル化するつもりです。彼女は、これらのマイクロエンジニアリングプラットフォームは、「生理学的に関連する微小環境内の膀胱がん細胞と骨組織の間の動的な相互作用を再現するように設計されていると述べています。
「このアプローチにより、膀胱癌の転移部位である骨の癌細胞の移動、浸潤、コロニー形成の根底にあるメカニズムのリアルタイム調査が可能になります」と彼女は説明します。 「このモデルの複雑さは、原発腫瘍部位と転移性ニッチの両方のユニークな生物学的および機械的特性を同時に模倣する能力にあります。」
さらに、マホンは、膀胱がんの進行と治療反応が男性と女性の間で「大きく異なる」という事実のために、性別固有の次元をモデルに組み込むでしょう。
「ホルモンの影響と性関連分子経路は、腫瘍の行動と治療効果を変える可能性があり、より正確でパーソナライズされた治療戦略を設計する際に、性別を生物学的変数と見なすことが不可欠です。」
翻訳の問題
がん研究と同じくらい重要で人生を変えるもので、研究室から現実の世界への移行はしばしば困難になる可能性があります。マホンは、実験室ベースの研究を実際の臨床応用に翻訳する際の最大の課題の1つは、学術研究、病院、患者の間のギャップを埋めることであると言います。
「ラボの研究は有望な結果を生み出す可能性がありますが、これらのイノベーションを臨床診療に実装するには、研究者、医療提供者間のつながり、およびテストのために大規模で多様な患者集団へのアクセスを確立する必要があります。これらのリンクがなければ、実際の状態で新しい治療法とモデルを検証することは困難です」と彼女は言います。 「このネットワーク施設には、大規模で協調した努力が必要であり、病院のプロトコルとの整合を確保し、大規模で多様な患者コホートへの安全で倫理的なアクセスを確保します。
「実際には、これには、断片化されたデータシステム、一貫性のないインフラストラクチャ、さまざまな同意プロセス、および進捗を大幅に遅らせたり制限したりする可能性のある規制ハードルを扱うことが含まれます。」
彼女は、アイルランドでは、データ共有を改善するための相互運用システムの開発と研究者と臨床チームの「意味のあるコラボレーション」を可能にするフレームワークの作成を含む、すべての異なるデータポイントからの健康データを統合することを目的としたイニシアチブを通じて、この課題に対処するための継続的な取り組みがあると説明しています。
ただし、リンクデータセットには患者のプライバシーやデータの品質とセキュリティの維持などの考慮事項が必要であるため、これは小さなタスクではありません。
「これらのイニシアチブは、研究を臨床診療に翻訳するための障壁を克服するために重要です」と彼女は言います。 「データの接続性とコラボレーションの向上により、より効率的な臨床試験の募集と長期的な結果の追跡が促進されます。これは、多くの場合、トランスレーショナルリサーチにおける主要なボトルネックです。この種のインフラストラクチャと臨床医のコラボレーションはありません。
規律の収束
エンジニアリングやデータサイエンスなどのさまざまな概念や分野が、がんの診断と治療においてますます統合されるようになるにつれて、がん研究の将来について彼女が想定していることをマホンに尋ねます。
「エンジニアリングの進歩により、腫瘍の微小環境をより正確に表すことができる革新的な3D組織モデルとマイクロ流体デバイスを開発することができます。分子および細胞生物学の並行して、分子の不均一性、治療耐性、治療耐性、腫瘍のミクロ環境の理解を深め、腫瘍のミクロ環境を深くします。
「将来的には、患者由来の生物学的データとリアルタイムの臨床入力を組み合わせて、適応型のデータ駆動型治療計画を提供するますます統合されたプラットフォームが確実に期待できます。」
これに加えて、マホンは、健康研究において「ますます変革的な」役割を果たしている人工知能（AI）を予見しています。
Mahonによると、医療イメージング、電子健康記録、ゲノムシーケンス、リアルタイムの患者モニタリングを含む大規模で複雑なデータセットを分析するAIの能力は、「従来の」分析方法を超えています。
「データ駆動型の個別化された治療戦略に向けて分野が急速にシフトしている腫瘍学では、AIは精密医療の重要なツールとして浮上しています」と彼女は言います。 「機械学習モデルは、分子の特徴によって患者を層別化し、治療効果の可能性を示し、耐性メカニズムを予測する前に耐性メカニズムを予測できる場合があります。
「患者データの複雑さと量が増え続けるにつれて、AIはこれらの洞察を意味のある臨床結果に変換するための鍵となります。」
しかし、マホンが追加する重要な説明は、AIが「それを置き換えるのではなく、人間の専門知識を補完する強力なツールと見なすべきだ」ということです。
「真の影響は、AIを思慮深く学際的なチームに統合することからもたらされ、そこで科学的および臨床的意思決定をサポート、強化、スピードアップできますが、研究者と臨床医は重要な解釈と文脈を提供します。」
#癌研究のために患者由来の3Dモデルを使用します