Hepatocellüler karsinom (HCC) hastalarının cerrahi öncesinde mikro damar invazyonunu (MVI) tahmin etmeye yönelik yeni ve özgün bir yöntem bilim dünyasında ses getirdi. BMC Cancer dergisinde yayımlanan bu ileriye dönük çalışma, plazma kaynaklı hücresiz DNA (cfDNA) kullanarak kromozomal instabiliteyi ultrasensitif bir şekilde tespit eden yeni bir model geliştirdi. Bu çığır açan yaklaşım, HCC hastalarında mikro damar invazyonunu cerrahi müdahaleden önce yüksek hassasiyetle tahmin edebiliyor. Kanser teşhis ve hasta sınıflandırmasında devrim yaratacak bu yöntem, gelecekte kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerinin oluşturulmasında önemli bir rol üstlenmesi bekleniyor.
Mikro damar invazyonu, tümör hücrelerinin karaciğer çevresindeki küçük kan damarlarına sızması şeklinde tanımlanıyor ve erken HCC nüksünün güçlü habercisi olarak kabul ediliyor. Ancak MVI’nin mikroskobik boyutta olması, güncel görüntüleme ve biyopsi teknikleriyle önceden tespit edilmesini son derece zorlaştırıyor. İşte bu noktada, ameliyat öncesinde non-invaziv yollarla MVI tespiti yapabilen ultrasensitif kromozomal anöploidi detektörü (UCAD) modeli devreye giriyor ve önemli bir boşluğu dolduruyor.
Çalışma kapsamında, 2021 yılında tedavi edilebilir durumdaki 74 HCC hastasından cerrahi öncesi kan örnekleri alındı. Hücresiz DNA, yani tümör kökenli parçalanmış DNA kan dolaşımından elde edilerek düşük kapasiteli tüm-genom dizileme yöntemiyle analiz edildi. Bu yüksek teknolojili yaklaşım, kanserin tipik özelliklerinden biri olan kromozomal kazanç ve kayıpları yani genomik instabiliteyi ayrıntılı şekilde ortaya koyuyor. Bu sayede tümörün agresifliği ve yayılma potansiyeli tahmin edilebiliyor.
UCAD modelinin temelini yine plazmadan elde edilen cfDNA verilerinden çıkarılan birkaç önemli parametre oluşturuyor: Z-skoru, kromozomal instabilite skoru (CIN) ve tümör fraksiyonu (TFx). Bu metrikler, kromozomal anöploidi farklı açılardan ölçerken, model bu verileri birleştirip bütüncül bir genomik imza sunuyor. Böylece, tümörün karmaşık genetik yapısı daha net anlaşılıyor ve MVI riski önceden tahmin edilebiliyor.
ROC eğrisi analizleri, UCAD modelinin tekil parametrelerden açık ara üstün olduğunu ortaya koydu. Modelin alan altı eğrisi (AUC) 0.749 olarak ölçülürken, %93.8’lik çok yüksek bir duyarlılık seviyesine ulaşıldı. Buna karşın özgüllük oranı %46.6 civarında oldu. Bu hassasiyet-özgüllük dengesi, özellikle erken dönemde mikro damar invazyonu taşıyan hastaların gözden kaçmasını önlemek adına çok değerli. Mevcut preoperatif MVI tespit yöntemleri genellikle bu dengeyi tutturmakta zorlanırken, UCAD önemli bir aşama olarak değerlendiriliyor.
Moleküler düzeyde incelendiğinde, plazmada tespit edilen bazı önemli onkogenlerin kopya sayısı değişiklikleri göze çarpıyor. Bunlar arasında 1q bölgesindeki MCL1, 8q’deki MYC, 5p’deki TERT, 7p’deki EGFR ve 6p’deki VEGFA yer alıyor. Bu genlerin çoğalması veya kaybı, kanserin mikro damarlar yoluyla yayılmasını ve daha agresif bir seyir izlemesini tetikliyor. Bu durumda, kopya sayısı değişiklikleri hem biyobelirteç görevi görüyor hem de tümör biyolojisinin şiddetini anlamamızda yol gösteriyor.
İstatistiksel analizler ise tümör çapının 5 santimetre ve üzeri olması ile UCAD skorunun 0.199’un üzerinde çıkmasının MVI gelişimi açısından anlamlı risk faktörleri olduğunu gösterdi. Çok değişkenli analizlerde ise bu iki unsurun bağımsız prediktörler olduğu ortaya kondu; tümör büyüklüğünün risk artırma olasılığı 1.338, UCAD skorunun ise 2.028 katı olarak belirlendi. Bu sonuçlar modelin klinik uygulamada da güvenle kullanılabileceğini doğruluyor.
Bu çalışmanın en önemli kazanımlarından biri, HCC hastalarının ameliyat öncesi kişiselleştirilmiş risk analizi yapılarak tedavi planlarının optimize edilebilmesi. Mikro damar invazyonunun yüksek riskli olduğu hastalarda daha kapsamlı rezeksiyon stratejileri uygulanabilir, cerrahi sonrası sıkı takip veya etkili adjuvan terapi seçenekleri değerlendirilebilir. Ayrıca, uygun hastalar klinik denemelere yönlendirilerek dirençli veya mikroskobik hastalık kalan bölgelere yönelik yenilikçi tedavilerin kapısı aralanabilir.
Şu anda uygulamadaki tümör biyopsileri çoğunlukla invaziv ve sınırlı örnekleme alanına sahipken, UCAD modeli kan örneğinden elde edilen cfDNA’yı analiz ettiği için hastaya minimal yük getiriyor ve dinamik tümör değişikliklerini gerçek zamanlı olarak yansıtabiliyor. Bu, likit biyopsilerin onkolojide yükselen gücünü ve kişiselleştirilmiş tedavide genomiğin kritik rolünü bir kez daha gözler önüne seriyor.
Çalışmanın prospektif tasarımı ve düşük maliyetli, düşük kapasiteli tam genom dizileme yöntemi sayesinde, geliştirilen sistem örneklemeyi genişletmeye ve farklı sağlık ortamlarına taşımaya elverişli bulunuyor. Yine de özgüllük tarafında iyileştirmeler gerekliliği mevcut; bu da gelecekte ek moleküler göstergelerin veya yapay zeka temelli modellemelerin UCAD ile birleştirilmesini gerektirebilir.
Aynı prensipteki kromozomal instabilite değerlendirme yaklaşımları, mikrovasküler invazyonun veya erken metastazın prognozda belirleyici olduğu diğer tümör tiplerinde de etkili olabilir. Bu açıdan UCAD yaklaşımı kanser tanı ve izleminde evrensel bir yöntem haline dönüşme potansiyeline sahip. Klinik denemelerde elde edilecek geniş ve multi-merkezli veriler ise modelin güvenilirlik ve geçerlilik süreçlerinde kritik rol oynayacak.
Sonuç olarak, UCAD modeli preoperatif kanser teşhisinde yeni bir çağ başlatıyor. Genomik veriler ve biyoinformatik algoritmaların özgün birleşimi sayesinde, cerrahi öncesi risk değerlendirmede çığır açan bu çalışma, HCC tedavisinde hayati önem taşıyan mikro damar invazyonunu hızlı ve non-invaziv şekilde tahmin edebiliyor. Böylece hastaların yaşam süreleri ve yaşam kaliteleri gelecekte önemli ölçüde iyileştirilebilir.
Bu teknoloji, karaciğer kanserinde kişiye özel cerrahi onkoloji uygulamalarına zemin hazırlarken, genomik imza bazlı bütünsel yaklaşımla tümör heterojenitesini de ele alıyor. Kopya sayı değişikliklerinin entegrasyonu ve kapsamlı kromozomal instabilite skorları, klasik biyobelirteçlerin ötesinde tümörün dinamik ve karmaşık yapısına ışık tutuyor. Multidisipliner iş birliği ile geliştirilen bu yöntem, klinik uygulamalara hızlıca adapte edilebilir.
Hücre dışı DNA analizini ileri düzey algoritmalarla işleyen UCAD modeli, kanser tedavisinde kişiye özel moleküler profillemenin önemini bir kez daha ortaya koyuyor. Bu çalışma, klinisyenler, moleküler biyologlar ve veri bilimciler arasındaki sinerjinin hastalara ulaşan tedavilerde ne denli fark yaratabileceğini gösteriyor. Hepatocellüler karsinomda preoperatif risk değerlendirmesini moleküler düzeye taşıyarak, hastalar için daha aydınlık bir gelecek vaat ediyor.
—
Araştırma Konusu: Preoperatif hepatosellüler karsinom hastalarında plazma hücresiz DNA kromozomal instabilite analiziyle mikro damar invazyonunun tahmin edilmesi.
Makale Başlığı: Preoperative plasma cell-free DNA chromosomal instability predicts microvascular invasion in hepatocellular carcinoma: a prospective study
Web References: https://doi.org/10.1186/s12885-025-14268-9
Doi Referans: https://doi.org/10.1186/s12885-025-14268-9
Resim Credits: Scienmag.com
Anahtar Kelimeler: Hepatosellüler karsinom, hücresiz DNA, kromozomal instabilite, mikro damar invazyonu, preoperatif tanı, likit biyopsi, genomik profilleme, kişiselleştirilmiş onkoloji, tümör biyobelirteçleri, düşük kapasiteli tüm-genom dizileme, kanser genomu, onkogen kopya sayısı değişiklikleri
