Kanker, terutama ovarium serosa tingkat tinggi, menunjukkan kompleksitas yang tinggi dengan respons pengobatan yang bervariasi. Proyek ITHACA memperkenalkan ALISON, digital twin yang mereplikasi kondisi jaringan, untuk menyesuaikan terapi kanker. ALISON mendemonstrasikan potensi dalam memprediksi respons obat dan efek samping, menjadikannya alat yang menjanjikan untuk kedokteran personalisasi.
Kanker adalah penyakit yang kompleks dengan variasi signifikan, tidak hanya antar pasien, tetapi juga dalam tumor individu. Variabilitas ini menyebabkan respons yang berbeda dan seringkali tak terduga terhadap pengobatan, membuat pengelolaan klinis sulit. Terapi standar yang efektif untuk kondisi homogen seringkali tidak memadai untuk kanker yang begitu kompleks. Dalam konteks ini, kedokteran personalisasi muncul sebagai pendekatan menjanjikan, menyesuaikan pengobatan dengan karakteristik biologis unik masing-masing pasien. Namun, aplikasi klinisnya masih terbatas karena kompleksitas dan biaya yang lebih tinggi dibandingkan dengan perawatan standar.
Dengan dukungan program Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA), proyek ITHACA telah mengambil langkah signifikan untuk mewujudkan potensi kedokteran personalisasi guna meningkatkan hasil pengobatan bagi pasien kanker ovarium. Kanker ovarium serosa tingkat tinggi (HGSOC) memiliki tingkat kel存ahunan yang rendah, tinggi kekambuhan, dan resistensi obat yang sering terjadi. Proyek ini bertujuan untuk menunjukkan bagaimana alat komputasi dapat menjembatani kesenjangan dalam kedokteran personalisasi HGSOC. “Kami ingin mengembangkan kerangka kerja baru untuk menilai efikasi berbagai terapi kanker ovarium dan mengidentifikasi pengobatan optimal untuk pasien individu,” jelas peneliti MSCA, Marilisa Cortesi.
Para peneliti mengembangkan ALISON, simulator digital twin yang merekonstruksi lingkungan jaringan di rongga perut, lokasi utama metastasis HGSOC. Menurut Cortesi, “ALISON bukan hanya model anatomis. Ia mengintegrasikan perilaku biologis dari berbagai jenis sel pada jaringan, memperhitungkan bagaimana konsentrasi molekul relevan (oksigen, glukosa, produk limbah) berubah seiring waktu.” Berbeda dengan model komputasi tradisional yang mengasumsikan perilaku sel yang seragam, ALISON memberikan profil perilaku yang berbeda untuk sel-sel individu sesuai variasi nyata. Ini mengevaluasi aktivitas sel, termasuk laju pembelahan dan interaksi antar berbagai jenis sel. Dengan mensimulasikan evolusi jaringan, para peneliti dapat mengeksplorasi bagaimana sel-sel merespons berbagai kondisi, termasuk pengobatan obat.
Simulasi ini memberikan wawasan tentang efektivitas pengobatan dengan melacak perilaku dan distribusi sel kanker seiring waktu. Inovasi ini berhasil mereplikasi temuan eksperimental yang mengaitkan progresi HGSOC dengan meningkatnya diversitas di antara sel kanker. ITHACA mengkalibrasi digital twin menggunakan data klinis standar. Metode ini menghasilkan populasi sel kanker virtual yang meniru karakteristik penyakit pasien. Meskipun validasi lebih lanjut dengan kelompok pasien yang lebih besar masih diperlukan, pendekatan ini menawarkan jalan menjanjikan untuk membimbing pemilihan pengobatan, mengurangi ketergantungan pada metode coba-coba.
“Digital twin seperti ALISON memiliki potensi transformatif untuk terapi kanker. Mereka berjanji menjadi alat klinis esensial, memprediksi respons pengobatan dan menilai efek samping,” sorot Cortesi. Pendekatan holistik ini dapat meningkatkan kualitas hidup, khususnya saat kanker semakin menjadi kondisi kronis yang dapat dikelola. Dalam penelitian, digital twin dapat melengkapi model eksperimental tradisional. Mereka menawarkan analisis rinci dan biaya yang lebih efektif, termasuk skenario yang sulit direplikasi secara in vitro atau in vivo. Misalnya, ALISON dapat menyimulasikan karakteristik pasien yang jarang dan memprediksi dampaknya terhadap hasil terapi. Kemampuan ini menekankan peran model komputasi dalam mempercepat pengembangan obat dan meningkatkan tingkat keberhasilan uji klinis awal. Selain itu, dengan kode ALISON yang tersedia secara gratis di GitHub, proyek ini membuka jalan untuk eksplorasi ilmiah yang lebih luas di luar kanker ovarium.
Kanker menjadi salah satu tantangan kesehatan global yang kompleks karena variabilitas dan respons yang berbeda pada pasien. Mengingat kanker ovarium serosa tingkat tinggi memiliki prognosis buruk, ada kebutuhan mendesak untuk terapi yang dipersonalisasi. Digital twin, dengan kemampuannya untuk mereplikasi kondisi biologis pasien, menawarkan potensi yang signifikan untuk meningkatkan pengobatan kanker, memfasilitasi pemilihan terapi yang lebih efektif dan tepat.
Proyek ITHACA dengan pengembangan ALISON sebagai digital twin menandai kemajuan penting dalam kedokteran personalisasi untuk kanker ovarium. Dengan pendekatan ini, potensi untuk memahami dan merespons pengobatan menjadi lebih efisien dan kurang bergantung pada metode coba-coba. Digital twin tidak hanya dapat membantu dalam penelitian tetapi juga diharapkan berfungsi sebagai alat klinis penting di masa depan untuk meningkatkan kualitas hidup pasien kanker.
Sumber Asli: cordis.europa.eu
