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Serie Krebs (II) | Modellierung: Und nun zur aktuellen Krebsvorhersage …

Komplexe mathematische Modelle helfen Forschern zunehmend zu verstehen, wie sich Krebszellen und Tumoren evolutionär entwickeln. Damit liefern sie ihnen unter anderem neue Ansätze, Resistenzen gegen Chemotherapeutika zu überwinden.
Tumormodell

Nicht nur bei Lebewesen, auch bei Tumoren kann man von Evolution und ökologischen Bedingungen reden: Die Kräfte der Variation und Selektion, die auf Organismen in ihrer Umwelt einwirken, bestimmen ebenso die Entwicklung von Krebszellen in ihrem Inneren. "Viele Aspekte von Krebserkrankungen lassen sich mit der Evolutionstheorie erklären", meint etwa Carlos Maley, Bioinformatiker und Evolutionsbiologe an der University of California in San Francisco. "Wenn wir in diesen Evolutionsprozess gezielt eingreifen, können wir ihn womöglich aufhalten oder in eine Richtung lenken, wo er leichter beherrschbar ist." Zu diesem Zweck wildern nun zunehmend Mathematiker auf ureigensten Gebieten der Biologen und entwickeln immer aufwändigere, detailgetreue Modelle der Ökologie und Evolution von Tumoren.

Der wichtigste Grund für Rückschläge bei der Krebstherapie ist die Heterogenität der Zellen einer Geschwulst. Bei einer großen Population von sehr unterschiedlichen Krebszellen wird es immer einige geben, die eine Chemotherapie oder Bestrahlung überleben und die Erkrankung wiederaufflammen lassen. Daher erstellen Mathematiker Modelle, die berechnen sollen, in welche Richtung sich eine mutierende Tumorzelle entwickeln wird – in der Hoffnung, diese Evolution rechtzeitig aufzuhalten.  ...

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  • Quellen

Basanta, D. et al.: Exploiting Evolution to Treat Drug Resistance: Combination Therapy and the Double Bind. In: Molecular Pharmaceutics 9, S. 914 – 921, 2012

Chmielecki, J. et al.: Optimization of Dosing for EGFR-Mutant Non-S mall Cell Lung Cancer with Evolutionary Cancer Modeling. In: Science Translational Medicine 3, S. 90ra59, 2011

Swanson, K. R. et al.: Quantifying the Role of Angiogenesis in Malignant Progression of Gliomas: In Silico Modeling Integrates Imaging and Histology. In: Cancer Research 71, S. 7366 - 7375, 2011