现代癌症治疗的主要挑战之一是癌细胞对靶向治疗的适应性反应：最初，这些治疗通常是有效的，然后出现适应性抵抗，使肿瘤细胞再次增殖。尽管这种适应性反应在理论上是可逆的，但这种逆转受到许多允许癌细胞适应治疗的分子机制的阻碍。这些机制的分析受到因果关系的复杂性的限制，这些关系在肿瘤样本中在体内很难观察到。为了克服这一挑战，来自日内瓦大学(UNIGE)和瑞士日内瓦大学医院(HUG)的一个团队首次使用了信息论，为了在体内客观化在适应性反应机制中发挥作用的分子调节及其通过治疗组合进行的调节。这些结果发表在期刊上瘤形成。
适应性反应限制了用于对抗肿瘤发展的靶向治疗的效率：在减小肿瘤大小的有效治疗阶段之后，发生对所用分子的适应，使肿瘤细胞再次增殖。“我们现在知道，这种对治疗的抵抗力具有很大的可逆成分，不涉及突变，这是一个不可逆的过程”，UNIGE 医学院病理学和免疫学系研究员 Rastine Merat 解释说。 HUG 的肿瘤皮肤科和该研究的主要研究者。
研究面临生物法规的复杂性
为了防止对靶向治疗产生耐药性，科学家们需要了解适应性反应的分子机制。“例如，这些机制可能涉及基因表达的变化，”Rastine Merat 解释说。然后有必要通过阻止后果甚至阻止后果的治疗组合来修改或防止这些变化。一个挑战仍然存在：对这些机制及其在治疗组合作用下的调节的描述通常是在分离的培养细胞上进行的，而未在体内肿瘤组织中进行验证。“这主要是由于难以客观化这些机制，这些机制可能以短暂的方式发生，并且仅在肿瘤组织中的少数细胞中发生，
将信息论应用于肿瘤
为了解决这些困难，UNIGE 和 HUG 团队提出了使用信息论的想法，更具体地说是通过量化互信息。这种方法以前曾用于生物学，主要用于量化细胞信号传导和了解遗传调控网络。“当另一个参数的值已知时，这种统计方法可以通过测量一个参数的不确定性的减少来将机制中涉及的两个参数联系起来”，简化了 Rastine Merat。
实际上，科学家们是循序渐进的：他们在治疗过程中对处于不同发育阶段的小鼠模型中的肿瘤(在这种情况下是黑色素瘤)进行活检。使用免疫组织化学分析 - 即肿瘤切片 - 他们使用自动化方法测量参与适应性反应机制的蛋白质的表达。“提议的数学方法很容易应用于免疫组织化学等常规技术，并且可以在体内验证所研究机制的相关性，即使它们发生在少数细胞中并且以短暂的方式发生”，日内瓦研究人员解释说.因此，科学家不仅可以在生物体中验证他们正在研究的分子机制，以及因了解这些机制而产生的创新治疗组合的影响。“同样，我们可以在治疗试验中使用这种方法作为对寻求预防适应性耐药性的治疗组合反应的预测标志物”，他继续说道。
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