&bala; Física 18, 144
As simulações sugerem que a combinação de duas estratégias de terapia de câncer, que fornecem indivíduos individualmente ruins, pode produzir resultados ideais.
Yoona/inventory.adobe.com
Muitas vezes, duas estratégias perdidas podem ser combinadas em uma vitória. Descrito na teoria dos jogos como o paradoxo de Parrondo, esse fenômeno contra -intuitivo aparece em física, finanças e biologia, entre outros campos. Por exemplo, organismos como água -viva alternam entre estilos de vida solitários e comunitários. Enquanto a existência solitária os torna mais propensos a tensões ambientais, as agregações comunitárias podem causar esgotamento de recursos. O estilo de vida por si só soletraria problemas para os animais, mas alternar entre os dois maximiza suas probabilities de sobrevivência. Agora, De-Ming Liu e seus colegas da Universidade de Lanzhou, China, propuseram uma maneira de aproveitar o paradoxo de Parrondo para tratamento de câncer, combinando duas estratégias terapêuticas em uma que pode ser mais poderosa em situações específicas (1). Seus resultados podem inspirar novas maneiras de combater alguns cânceres difíceis de tratar, diminuindo drasticamente sua progressão.
Duas estratégias de quimioterapia são seguidas para a maioria dos cânceres. Os pacientes recebem a dose máxima tolerável (MTD) de um medicamento em determinados intervalos ou são tratados com doses baixas, mas sustentadas, em quimioterapia metronômica de baixas doses (LDM). A abordagem anterior mata rapidamente células cancerígenas sensíveis a drogas, mas oferece às células cancerígenas resistentes a medicamentos a oportunidade de proliferar, dificultando o tratamento do tumor. Com a última abordagem, ambos os tipos de células cancerígenas podem sobreviver à terapia e permitir que o câncer retorne. Nos últimos anos, os médicos começaram a explorar a terapia adaptativa, um protocolo de tratamento experimental que alterna entre os dois regimes.
A terapia adaptativa é investigada para cânceres que não se espera que sejam erradicáveis. Seu objetivo, em vez disso, está desacelerando a progressão do câncer. “A terapia adaptativa visa manter o tamanho do tumor dentro de um intervalo gerenciável, alavancando a concorrência entre células sensíveis a medicamentos e resistentes a medicamentos”, explica Liu. Mas requer técnicas complexas, como o sequenciamento de célula única para quantificar as frações de células sensíveis e resistentes-informações que são alimentadas em modelos de progressão do câncer para estimar o melhor momento para alternar entre regimes. A necessidade de monitoramento caro e invasivo torna essa abordagem impraticável.
O novo trabalho sugere que esse nível de monitoramento pode não ser necessário. Em vez disso, a troca entre os dois tipos de tratamentos pode ocorrer em horários fixos que são escolhidos com base em modelos de desenvolvimento de câncer. “Nossos resultados revelam que novas estratégias de terapia adaptativa podem ser geradas simplesmente alternando os regimes típicos de quimioterapia”, diz Liu. “Isso pode reduzir significativamente o custo de desenvolvimento e o tempo de cronogramas de terapia adaptativa”.
Os pesquisadores simularam um modelo espacial do ecossistema de câncer, povoado por algumas células saudáveis, juntamente com células cancerígenas sensíveis a medicamentos e resistentes a medicamentos. As células sensíveis foram submetidas à morte induzida por drogas a uma taxa proporcional à concentração de medicamentos. Por outro lado, as células resistentes não foram totalmente afetadas pelo medicamento, mas se multiplicaram mais lentamente do que as células sensíveis, negociando a taxa de crescimento da resistência. Os pesquisadores então simularam como essa população evoluiu sob diferentes protocolos de tratamento.
De acordo com as simulações, sob o regime LDM, as células sensíveis a prevaleceram quando a dose do medicamento period muito baixa para suprimi -las, enquanto as células resistentes prevaleciam em uma dose suficientemente alta. No regime do MTD, alternando entre altas doses e nenhum tratamento levou as células resistentes a dominar, independentemente do comprimento do período de off-off. Ciclos mais longos se saíram pior em termos de acúmulo de resistência a medicamentos, pois um número muito maior de células sensíveis pereceu em cada ciclo, abrindo caminho para as resistentes.
O objetivo da terapia adaptativa é conter o tumor mantendo uma população tolerável de células sensíveis que suprime as células resistentes através de sua rápida reprodução. Na prática, no entanto, isso é difícil de alcançar, porque os componentes MTD e LDM combinados em uma terapia adaptativa são frequentemente eliminados, respectivamente, muitas e poucas células sensíveis. A simulação mostrou que, para comprimentos específicos dos ciclos de tratamento, uma mudança simples entre os dois regimes – que implicaria uma simplificação clínica significativa – evita ambos os extremos.
Essa alternância entre os dois regimes representa uma forma “fraca” do paradoxo de Parrondo (envolvendo uma combinação de duas estratégias abaixo do superb, em vez de perder). As simulações mostram que a resistência a medicamentos do tumor ainda surge, mas pode levar duas vezes mais tempo para fazê -lo do que o MTD ou o LDM sozinho – uma desaceleração consistente com o escopo da terapia adaptativa. “Se a cura é extremamente improvável, o melhor que podemos fazer é dar aos pacientes uma vida e uma qualidade de vida tão boa quanto possível”, diz Robert Noble, oncologista matemático da Metropolis St George’s, Universidade de Londres.
Nobre, no entanto, diz que o método descrito no novo estudo pode não estar maduro para um cenário clínico do mundo actual. “A estratégia alternada falha muito mais rápido, e o tumor se recupera, se você mudar ligeiramente as condições iniciais”, acrescenta Noble. Liu e colegas, no entanto, planejam conduzir in vitro Experimentos para testar seu modelo matemático e selecionar parâmetros de regime que tornariam sua estratégia mais robusta em um ambiente realista.
No entanto, o estudo ilustra uma mudança promissora para longe das estratégias de tratamento de câncer que não levam em consideração a dinâmica evolutiva do câncer, diz Noble. “É um exemplo desse campo em expansão, onde estamos dizendo: ‘E se usarmos o que sabemos sobre essas dinâmicas?’” Entender essas dinâmicas, acrescentou, poderia ser a chave para o desenvolvimento de terapias mais inteligentes.
–Sachin Rawat
Sachin Rawat é um escritor de ciências freelancers com sede em Bangalore, Índia.
Referências
- D.-M. Liu, “Paradoxo de Parrondo nos ecossistemas tumorais: estratégias de terapia adaptativa para adiar o desenvolvimento da resistência a medicamentos”. Phys. Rev. e 112024404 (2025).