Các tế bào ung thư có thể chủ động thích nghi để “né” hệ thống miễn dịch
Các nhà khoa học đã đề xuất một lý thuyết mới về cách các tế bào ung thư có thể chủ động thích nghi với hệ thống miễn dịch để kháng lại liệu pháp miễn dịch. Kết quả đã được công bố trên eLife.
Các phương pháp điều trị khai thác hệ thống miễn dịch của chính cơ thể chống lại ung thư (liệu pháp miễn dịch) hứa hẹn sẽ giúp bệnh thuyên giảm một cách lâu dài hơn. Bằng cách nhắm mục tiêu các “dấu” phân tử trên bề mặt tế bào khối u (được gọi là kháng nguyên liên quan đến khối u -TAAs), liệu pháp này có thể cảnh báo hệ thống miễn dịch của cơ thể về sự hiện diện của chúng – sự hiện diện có khả năng kéo dài trong nhiều năm.
Không may là, giống như việc các khối u tìm ra các cơ chế bù trừ để thích ứng với liệu pháp hóa trị, các tế bào ung thư cũng có thể tìm cách “trốn” để hệ thống miễn dịch không nhận ra. Nhưng khi các tế bào ung thư thích nghi để tránh hệ miễn dịch, chúng sẽ đánh mất và thu được TAA, và những kháng nguyên mới này có thể là mục tiêu của các liệu pháp miễn dịch mới.
“Trước đây người ta cho rằng các tế bào ung thư thích nghi với việc bị hệ thống miễn dịch nhận ra theo một cách thụ động, thay vì cảm nhận môi trường miễn dịch xung quanh và chủ động thích nghi”, Phó Giáo sư Jason George ở Khoa Kỹ thuật Y sinh, Đại học Texas A&M (Mỹ), đồng tác giả nghiên cứu, giải thích.
“Tuy nhiên, các thí nghiệm trước đây đã chứng minh rằng khả năng ‘trốn tránh’ ung thư có thể được các tế bào ác tính điều chỉnh thông qua việc cảm nhận các căng thẳng về môi trường và miễn dịch. Để đối phó với căng thẳng, các tế bào ung thư có thể thích nghi bằng cách chọn các đột biến và thay đổi mức độ của các protein hiếm gặp để tồn tại”.
Dưới sự giám sát của hệ thống miễn dịch của con người, các tế bào ung thư hoặc bị loại bỏ, thoát khỏi hệ thống miễn dịch hoặc đạt đến trạng thái cân bằng – khi ung thư cùng tồn tại với hệ thống miễn dịch trong một thời gian dài. Tất cả những kết quả này phụ thuộc vào sự tương tác phức tạp giữa khả năng phát hiện của hệ miễn dịch và sự tiến hóa của ung thư. Tuy nhiên, kết quả của “chiến lược” trốn tránh ung thư này đối với sự tiến triển của bệnh sau đó vẫn chưa được hiểu rõ.
Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình toán học để định lượng mức độ “táo tợn” trong chiến lược tiến hóa của quần thể tế bào ung thư khi đối mặt với các môi trường miễn dịch khác nhau. Mô hình có tên TEAL này bao gồm một quần thể tế bào ung thư được hệ thống miễn dịch nhắm mục tiêu theo thời gian. Nếu các tế bào ung thư sử dụng một chiến lược thụ động, quần thể ung thư không thay đổi tốc độ mà nó cố gắng trốn tránh hệ thống miễn dịch theo thời gian. Ngược lại, trong một chiến lược trốn tránh chủ động, quần thể ung thư sở hữu thông tin quan trọng: ví dụ như số lượng TAA mà nó có và mức độ mà các tế bào miễn dịch đang tích cực nhắm mục tiêu TAA – và chiến lược của nó dựa trên những hiểu biết sâu sắc này.
Nhóm đã lập mô hình toán học và tính toàn hành vi trong chiến lược thụ động và chủ động, sau đó thử nghiệm ở các môi trường miễn dịch khác nhau theo thời gian, từ môi trường miễn dịch thù địch với một số lượng lớn tế bào miễn dịch có khả năng nhận ra tất cả các TAA, đến một môi trường ít thù địch hơn với ít tế bào nhận ra TAA hơn.
Như các tác giả đã dự đoán, các quần thể tế bào ung thư áp dụng chiến lược trốn tránh tích cực vượt trội so với các tế bào thụ động, nhờ đó tăng khả năng thoát khỏi hệ thống miễn dịch. Mặc dù những quần thể này tránh được hệ thống miễn dịch, chúng đã phải trả giá bằng hình thức tăng số lượng đột biến và/hoặc thay đổi phiên mã, gây ảnh hưởng đến TAA tổng thể của quần thể tế bào.
Theo các tác giả, mô hình này sẽ cung cấp những hiểu biết quan trọng và rất cần thiết để nâng cao tiềm năng của liệu pháp miễn dịch trong việc ngăn chặn khối u của từng bệnh nhân trong thời gian dài.
Kết quả của nghiên cứu được mô tả trong bài “Optimal cancer evasion in a dynamic immune microenvironment generates diverse post-escape tumor antigenicity profiles”.
Kim Dung lược dịch
Nguồn: https://medicalxpress.com/news/2023-04-cancer-cells-immune-surveillance.html
