Выявление факторов, препятствующих успешной HER-таргетной терапии при раке молочной железы и разработка противоопухолевого препарата, связывающего HER-лиганды

Семейство трансмембранных рецепторов HER/HER состоит из четырех структурно сходных тирозинкиназ. У человека эти белки носят названия рецептор эпидермального фактора роста 1 EGFR (HER1) и рецепторы HER2 (Neu), HER3, и HER4. Известно несколько факторов роста, которые способны связываться и активировать рецепторы, названные HER-лигандами. Примерно 20% пациентов с раком молочной железы (РМЖ) имеют опухоль с повышенным содержанием HER2 или с амплификаций гена, кодирующего рецептор. Были разработаны препараты для блокирования активности как EGFR, так и HER2, HER-таргетные препараты. Для лечения РМЖ прошли клинические испытания гуманизированные антитела трастузумаб, кадсила и перьета, а также ингибитор тирозинкиназы, лапатиниб. Эти препараты принимают сотни тысяч больных, а их продажи составляют миллиарды долларов в год. При этом, при использовании в монотерапии, объективный ответ наблюдается у 20 - 35% пациентов, при комбинации с химиотерапией – у 50-65%. Объектом исследований в рамках проекта являются внутриклеточные и внеклеточные факторы, влияющие на ответ опухолевых клеток на применение НЕR-таргетных препаратов и молекулярные механизмы устойчивости к препаратам. Цель проекта – разработка способов отбора пациентов для применения HER-таргетной терапии для повышения ее эффективности и одновременного снижения затрат на лечение. 1) Лиганды HER и НЕR-таргетные препараты имеют одну и ту же мишень, но оказывают на рецепторы противоположное воздействие. Можно предположить, что чем выше концентрация лигандов, тем ниже будет эффективность терапии. Связь концентрации лигандов HER в периферической крови пациентов с результатами лечения РМЖ будет исследована нами для пациентов, проходящих курс таргетной терапии с использованием препарата трастузумаб. Такая связь анти-пролиферативного воздействия HER-таргетных препаратов с концентрацией лигандов HER показана нами ранее in vitro, а также, при раке легкого, с использованием образцов крови 25 пациентов. Другие исследователи также указывали на такую связь при применении препарата Эрбитукс. Мы намерены измерить концентрацию шести лигандов HER в образце периферической крови пациентов методом ИФА. Известно, что концентрация HER-лигандов различается у пациентов в тысячи раз. Мы предполагаем, что критерием для применения HER-таргетной терапии должно быть низкое содержание эндогенных лигандов HER в крови пациента (ниже пороговой величины). Пороговые концентрации лигандов будут определены в результате этого исследования. 2) Для пациентов с высоким содержанием HER-лигандов мы предложим лечение, направленное на снижение концентрации лигандов. После выполнения нашего исследования станет ясно, что временное снижение концентрации HER-лигандов на время проведения курса HER-таргетной терапии повысит эффективность лечения. Мы планируем создать рекомбинантный белок, специфически связывающий HER-лиганды. Мы испытаем, как сыворотка крови человека влияет на ингибирующее воздействие HER-таргетных препаратов эрлотиниб, гефитиниб и лапатиниб на рост клеток, имеющих происхождение от РМЖ и РЛ в присутствии в отсутствие рекомбинантного белка. Полученный белок предлагается использовать как противоопухолевый препарат для лечения РМЖ и РЛ в комбинации с ингибиторами тирозин киназы. Заметим, что в настоящее время HER-таргетная терапия не используется для лечения РЛ в 85% случаев из-за низкой эффективности. 3) Ответ опухоли на таргетную терапию может зависеть от множества факторов (белков или метаболитов), присутствующих в организме пациента. Если эти факторы препятствуют действию препарата на опухолевые клетки в организме пациента, то они могут препятствовать и действию препарата in vitro. Поэтому мы предполагаем, что влияние крови пациента на действие препарата можно быстро и недорого испытать еще до начала дорогостоящего курса терапии. А именно, мы планируем измерить ингибирующее воздействие противоопухолевых препаратов на рост клеток, чувствительных к препарату клеточных линий РМЖ. Это измерение будет проведено в присутствии сыворотки крови пациента. Если сыворотка оказывает значительное воздействие на ингибирование роста таргетным препаратом, то прогрессирование опухоли с большой вероятностью не будет подавляться этим препаратом. В этом случае мы рекомендуем отказаться от применения таргетной терапии для экономии средств и времени на заведомо неэффективное лечение. Наши предварительные эксперименты показали, что присутствие сыворотки ослабляет анти-пролиферативное действие HER-таргетных препаратов. При этом такое влияние сыворотки значимо различается между пациентами. Мы измерим анти-пролиферативное действие трастузумаба с использованием образцов периферической крови пациентов HER2-позитивного РМЖ, взятых до начала курса терапии, для которых результаты лечения известны. Мы установим, связаны ли результаты HER-таргетной терапии с подавлением ингибирующего воздействия препарата сывороткой крови пациента in vitro. 4) Будет проведено транскриптомное профилирование образцов опухоли. Активность сигнальных путей клетки будет рассчитана посредством разработанного нами биоинформатического метода OncoFinder и соответствующего пакета программного обеспечения (www.oncofinder.com). Измерения будут сопоставлены с клинической картиной течения болезни. Наши исследования приведут к пониманию механизмов передачи сигналов в клетках и механизмов устойчивости опухоли, что поможет при отборе пациентов для таргетной терапии и, возможно, поиску путей преодоления устойчивости.

6 Января 2018 года — 31 Декабря 2022 года

Буздин А.А. (рук.)

Группа геномного анализа сигнальных систем клетки

Грант, РНФ

Список публикаций по проекту

  1. Sorokin M, Ignatev K, Barbara V, Vladimirova U, Muraveva A, Suntsova M, Gaifullin N, Vorotnikov I, Kamashev D, Bondarenko A, Baranova M, Poddubskaya E, Buzdin A (2020). Molecular Pathway Activation Markers Are Associated with Efficacy of Trastuzumab Therapy in Metastatic HER2-Positive Breast Cancer Better than Individual Gene Expression Levels. Biochemistry (Mosc) 85 (7), 758–772
  2. Sorokin M, Ignatev K, Poddubskaya E, Vladimirova U, Gaifullin N, Lantsov D, Garazha A, Allina D, Suntsova M, Barbara V, Buzdin A (2020). RNA Sequencing in Comparison to Immunohistochemistry for Measuring Cancer Biomarkers in Breast Cancer and Lung Cancer Specimens. Biomedicines 8 (5),
  3. (книга) Nikitin D, Sorokin M, Tkachev V, Garazha A, Markov A, Buzdin A (2019). RetroSpect, a new method of measuring gene regulatory evolution rates using co-mapping of genomic functional features with transposable elements. Evolution, Origin of Life, Concepts and Methods 42 (1), 85–111
  4. Borisov N, Sorokin M, Tkachev V, Garazha A, Buzdin A (2020). Cancer gene expression profiles associated with clinical outcomes to chemotherapy treatments. BMC Med Genomics 13 (Suppl 8), 111
  5. Sorokin M, Poddubskaya E, Baranova M, Glusker A, Kogoniya L, Markarova E, Allina D, Suntsova M, Tkachev V, Garazha A, Sekacheva M, Buzdin A (2020). RNA sequencing profiles and diagnostic signatures linked with response to ramucirumab in gastric cancer. Cold Spring Harb Mol Case Stud 6 (2),
  6. Buzdin A, Skvortsova II, Li X, Wang Y (2021). Editorial: Next Generation Sequencing Based Diagnostic Approaches in Clinical Oncology. Front Oncol 10, 635555
  7. Kamashev D, Sorokin M, Kochergina I, Drobyshev A, Vladimirova U, Zolotovskaia M, Vorotnikov I, Shaban N, Raevskiy M, Kuzmin D, Buzdin A (2021). Human blood serum can donor-specifically antagonize effects of EGFR-targeted drugs on squamous carcinoma cell growth. Heliyon 7 (3), e06394
  8. Raevskiy M, Sorokin M, Vladimirova U, Suntsova M, Efimov V, Garazha A, Drobyshev A, Moisseev A, Rumiantsev P, Li X, Buzdin A (2021). EGFR Pathway-Based Gene Signatures of Druggable Gene Mutations in Melanoma, Breast, Lung, and Thyroid Cancers. Biochemistry (Mosc) 86 (11), 1477–1488
  9. Lebedev TD, Khabusheva ER, Mareeva SR, Ivanenko KA, Morozov AV, Spirin PV, Rubtsov PM, Snezhkina AV, Kudryavtseva AV, Sorokin MI, Buzdin AA, Prassolov VS (2022). Identification of cell type-specific correlations between ERK activity and cell viability upon treatment with ERK1/2 inhibitors. J Biol Chem 298 (8), 102226
  10. Kamashev D, Shaban N, Suntsova M, Raevskiy M, Efimov V, Moisseev A, Sorokin M, Buzdin A (2022). Human Blood Serum Inhibits Ductal Carcinoma Cells BT474 Growth and Modulates Effect of HER2 Inhibition. Biomedicines 10 (8),
  11. Buzdin A, Sorokin M, Garazha A, Sekacheva M, Kim E, Zhukov N, Wang Y, Li X, Kar S, Hartmann C, Samii A, Giese A, Borisov N (2018). Molecular pathway activation – New type of biomarkers for tumor morphology and personalized selection of target drugs. Semin Cancer Biol 53, 110–124
  12. Tkachev V, Sorokin M, Mescheryakov A, Simonov A, Garazha A, Buzdin A, Muchnik I, Borisov N (2019). FLOating-Window Projective Separator (FloWPS): A Data Trimming Tool for Support Vector Machines (SVM) to Improve Robustness of the Classifier. Front Genet 9 (JAN), 717
  13. Zolotovskaia MA, Sorokin MI, Roumiantsev SA, Borisov NM, Buzdin AA (2019). Pathway Instability Is an Effective New Mutation-Based Type of Cancer Biomarkers. Front Oncol 8 (JAN), 658
  14. Zolotovskaia MA, Sorokin MI, Emelianova AA, Borisov NM, Kuzmin DV, Borger P, Garazha AV, Buzdin AA (2019). Pathway Based Analysis of Mutation Data Is Efficient for Scoring Target Cancer Drugs. Front Pharmacol 10 (JAN), 1
  15. Nikitin D, Garazha A, Sorokin M, Penzar D, Tkachev V, Markov A, Gaifullin N, Borger P, Poltorak A, Buzdin A (2019). Retroelement-Linked Transcription Factor Binding Patterns Point to Quickly Developing Molecular Pathways in Human Evolution. Cells 8 (2), 130
  16. Suntsova M, Gaifullin N, Allina D, Reshetun A, Li X, Mendeleeva L, Surin V, Sergeeva A, Spirin P, Prassolov V, Morgan A, Garazha A, Sorokin M, Buzdin A (2019). Atlas of RNA sequencing profiles for normal human tissues. Sci Data 6 (1), 36
  17. Borisov N, Buzdin A (2019). New Paradigm of Machine Learning (ML) in Personalized Oncology: Data Trimming for Squeezing More Biomarkers From Clinical Datasets. Front Oncol 9, 658
  18. Buzdin A, Sorokin M, Poddubskaya E, Borisov N (2019). High-Throughput Mutation Data Now Complement Transcriptomic Profiling: Advances in Molecular Pathway Activation Analysis Approach in Cancer Biology. Cancer Inform 18, 1176935119838844
  19. (книга) Borisov N, Sorokin M, Garazha A, Buzdin A (2020). Quantitation of Molecular Pathway Activation Using RNA Sequencing Data. Methods Mol Biol 2063, 189–206
  20. (книга) Zolotovskaia M, Sorokin M, Garazha A, Borisov N, Buzdin A (2020). Molecular Pathway Analysis of Mutation Data for Biomarkers Discovery and Scoring of Target Cancer Drugs. Methods Mol Biol 2063, 207–234
  21. (книга) Tkachev V, Sorokin M, Garazha A, Borisov N, Buzdin A (2020). Oncobox Method for Scoring Efficiencies of Anticancer Drugs Based on Gene Expression Data. Methods Mol Biol 2063, 235–255