Kanseri Koklamak: Böcek Koku Alma Nöral Devreleri İle Kanser Tespiti                     

Kanser hücrelerinin metabolizması, normal dokulara kıyasla anormaldir. Bu, kanserli bireylerin ekshale nefesinde uçucu organik bileşiklerin (VOC’ler) değişmesine yol açar.

Büyüleyici yeni bir ön baskı, hesaplamalı modelleme ile analiz edilen bir elektrofizyolojik izleme platformuna bağlı antenli bir böcek beyninin kullanıldığı deneysel bir düzenek kullanılarak, insan ağız kanserlerinden türetilen bireysel hücre kültürlerinden alınan VOC bileşiminin incelenmesinin sonuçlarını bildiriyor.

Bu durumu erken teşhis edebilmek için acilen kanser tespit yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. İnvaziv olmayan yöntemler, insanları daha erken ve daha düzenli test yaptırmaya teşvik edeceği ve daha etkili müdahaleye izin vereceği için birçok araştırmanın odak noktasıdır.

Bu tekniklerden biri, kanser hücrelerinin varlığına bağlı olarak vücudun değişen metabolizmasının bir yansıması olarak dışarı verilen nefesin VOC içeriğini inceleyen nefes analizidir. Daha önceki çalışmalar, akciğer kanseri ve baş, boyun veya meme kanserinin bazı potansiyel biyobelirteçlerini tanımlamıştır.

Nefes gazdır. Bu nedenle, şu anda kanserin tespiti için hiçbir klinik gaz algılama teknolojisi mevcut değildir. Uçucu kimyasallar şu anda gazlı karışımların ayrı bileşenleri olarak gaz kromatografisi-kütle spektrometrisi (GC-MS) ile tespit edilmektedir. Ancak, yavaştır ve hantal ekipman gerektirir, numune ön işleme ve saklama zorunludur.

Ayrıca ve belki de daha önemlisi, gazın bileşimini bilmek, ev sahibi ve çevresel faktörlere bağlı olarak gaz bileşimindeki değişimleri algılamak kadar yararlı değildir.

Diğer bir yol ise biyolojik olarak yapılan elektronik burun cihazlarıdır. Bunlar, örneğin VOC’leri tek bir adımda gerçek zamanlı olarak algılamak için kombinatoryal kodlamayı kullanır. Bununla birlikte, zayıf özgüllükten mustariptirler ve gerçek koşullarda çalışamazlar.

Uçucu bileşikler için en hassas sensörler koku alma reseptörleridir. Köpekler, biyosensörler arasında ilaçları, silahları, patlayıcıları ve hatta hastalıkları tespit etmek için yaygın olarak kullanılmış olsa da, bir seferde yalnızca bir hastalığı tespit etmek için eğitilebilirler.

Yine, Afrika dev kese fareleri, bal arısı hortum uzatma refleksi (PER), meyve sinekleri ve karıncaların tümü, belirli enfeksiyonların veya kanserlerin varlığını doğru bir şekilde tanımlayan davranış değişiklikleri göstermiştir. Bununla birlikte, bunlar potansiyel olarak hayvanların doğal davranışları tarafından değiştirilir.

Biyolojik koku almanın tersine mühendislikten ziyade, bu çalışmadaki bilim adamları böcek biyolojisinin harikalarından yararlanmaya karar verdiler ve bunu invaziv olmayan kanser tespiti için gelişmiş kayıt ve hesaplama araçlarıyla birleştirdiler.

Ön baskı sunucusu bioRxiv*’de yayınlanan mevcut çalışma, böceklerde bulunan oldukça hassas koku alma reseptörlerine dayanmaktadır. Neden böcekler? Bunun nedenleri arasında, son derece düşük konsantrasyonlardaki gaz moleküllerini algılayabilen ve bir gaz karışımının bileşimindeki çok küçük değişiklikleri tanımlayabilen mükemmel koku alma duyuları yer alır. Ayrıca az bakım gerektirirler ve belirli bir uçucu bileşiği algılamak için yüksek bir davranışsal eğitim potansiyeline sahiptirler.

Böceklerin koku alma duyu sistemi, böcek antenlerindeki koku alma reseptör nöronları (ORN’ler) tarafından bir VOC gibi bir koku maddesinin saptanmasıyla başlar. Bu sinir hücreleri, kimyasal türüne bağlı olarak birden fazla VOC’ye yanıt verir. En az 50 ORN’ye birkaç trilyon koku molekülünü algılama yeteneği veren bir kombinatoryal kodlama tanımlama işlemi kullanırlar.

ORN’ler bir koku maddesi tarafından aktive edildikten sonra, karmaşık bir uyarıcı ve inhibe edici nöron kompleksi tarafından daha fazla işlenmek üzere böcek beyninin anten lobuna elektrik sinyalleri gönderirler. Bu yazarlar tarafından yapılan daha önceki araştırmalar, her ikisi de doğal bir bağlamda güvenilir bir algılama sistemi için gerekli olan kokuları özel olarak tanıma ve yeni bileşikleri algılama yeteneğini doğruladı.

Bu nedenle araştırmacılar üç temel bileşen kullandılar: canlı bir çekirge beyni; çünkü bu türde farklı kokular için nöral ateşleme profilleri derinlemesine incelenmiştir. Elektrofizyolojik tepkileri kaydetmek için bağlantılı bir platform (sensör); VOC’ler için hassas dağıtım sistemleri ve gelişmiş veri analitiği.

Bu nasıl çalışır?:

İlk olarak sensör, kanserle ilişkili VOC’lere maruz bırakılarak ve nöral tepkileri şablonlar olarak kaydederek kalibre edilir. Bunlar, her nefesin farklı ve spesifik VOC bileşimi nedeniyle her bir kanser türünü tanımlayan kanser parmak izleri gibidir. Böcek antenlerindeki güçlü kimyasal sensörlere bağlı canlı bir böcek beyninin kullanılması, her ikisinin de farklı kanserler için VOC parmak izlerini sınıflandırmak için tam potansiyellerinden yararlanılmasına izin verir.

Araştırmacılar önce çekirge anten lobu nöronlarını ORN’ler aracılığıyla çeşitli koku maddelerine yanıt vermek için aldılar, nöral tepkileri kaydettiler ve bunları insan ağız kanseri hücrelerinden karışık VOC’leri saptamak için kullandılar. Ateşleme modelinin kanser hattına göre değişeceğini ve ayrıca kanser olmayan bir hücre hattınınkinden farklı olacağını tahmin ettiler. Ayrıca hızlı, sağlam ve hassas bir yanıt alınacağını öngördüler.

Çalışma ne gösterdi?

Araştırmacılar, beynin çekirge anten lobunun uyarıcı nöronlarında koku verici maddeler, özellikle VOC’ler tarafından uyarılan değişiklikler buldular. Oral kanser hücrelerinde, kanser olmayan hücrelerde ve kültür ortamında farklı yanıtlar gözlemlediler ve üç oral kanser hücre dizisi, farklı sivri tepkiler uyandırdı. Sivri uç sayıları, kanser hücreleri ile kanser olmayan hücreler için de farklıydı.

 Bir nöral yanıt şablonu ile bilinmeyen VOC örneği arasındaki anlaşmayı ölçerek, nöral hesaplama şemalarını kullanarak kokuyu belirlediler.

 “Bireysel VOC karışımlarına karşılık gelen benzersiz nöral yörüngeler, ağız kanseri VOC profillerinin kanser olmayan hücre hattından farklı olduğunu gösterir. Ayrıca, üç ağız kanseri hücre hattı tarafından uyandırılan nöral yörüngeler arasında farklılıklar gözlemledik.”

İşlemi hücre kültürü genelinde çeşitli zaman noktalarında tekrarlayarak, büyümelerinin herhangi bir noktasında test edilen her bir uyaranı ayırt edebildiler. Başka bir deyişle, spesifik VOC profili, kültürlenmiş hücrelerde büyümelerinin erken dönemlerinde ortaya çıktı ve sonraki günlerde ayırt edilebilir durumda kaldı.

“Bu sonuçlar, kanser VOC’lerinin nöral tepkiye dayalı sınıflandırmasının, kültür ortamında kanser hücrelerinin evriminin neden olduğu kimyasal arka plandaki değişikliklerden etkilenmediği hipotezimizi doğruladı.” Haklı olarak bu üç kanser hücresi hattını ve kanser olmayan kontrol hücre hattını doğru bir şekilde benzersiz bir başarı olarak ayırma becerisini düşünüyorlar.

Ayrıca, bilgisayar sistemi için nispeten daha az talepkar olduğundan, denetim olmaksızın gerçekleştirilebildiğinden ve daha önce farklı kokular için spesifik olduğu gösterildiğinden, kök ortalama kare (RMS) filtreleme ile ham nöron voltajı tepkisine dayalı bir sınıflandırma sistemini test ettiler. Bu sistem, üzerinde test edilen 7 VOC’nin tümünü hız ve doğrulukla ayırdığını kanıtladı.

“Bu sonuç grupları, nöral yanıta dayalı kanser sınıflandırmasının hızlı olduğunu ve oral kanserleri kontrollerden ayırt etmek için uyaran başlangıcından itibaren yalnızca 250 ms nöral veri gerektirdiğini gösterdi.”

 Etkileri nelerdir?

Bilim adamları, e-burunlar ve GC-MS’den farklı olarak, arka plandaki kimyasallardan bağımsız olarak VOC’lerin doğru ve güvenilir şekilde algılanmasını sağlayan bir kimyasal algılama sistemi buldular. Böcek beyninde, gaz karışımlarının ayrı bileşenlerini tanımlamaya bağlı olmayan, ancak koku alma nöronu sinyaliyle bir VOC karışımına maruz kaldığında benzersiz bir nöronal parmak izi veya nöral tepki şablonu üreterek gaz karışımlarını bir bütün olarak ayıran biyolojik nöral kodlama şemalarını kullandılar.

Bir sonraki adım, nefes örneklerinin hızlı bir hızda gerçek zamanlı analizi için antene bağlı bütün bir beyni bir sensör olarak kullanmak olabilir ve bu da çok sayıda VOC örneğinin yüksek verimli taranmasını sağlar. Böyle bir sensör daha uzun süre canlı tutulabilir. Nihai başarı, nihayetinde, “taşınabilir, tek seferlik, bakım noktası tabanlı beyin tabanlı bir VOC sensörü” geliştirmek olacaktır.

Kaynaklar:

1-Farnum, A. et al. (2022) “Harnessing insect olfactory neural circuits for noninvasive detection of human cancer”. bioRxiv. doi: 10.1101/2022.05.24.493311. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.05.24.493311v1

2-https://www.news-medical.net/news/20220811/Sniffing-out-cancer-with-insect-olfactory-neural-circuits.aspx