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El glioblastoma (GBM) es el tipo más común y agresivo de tumor cerebral primario. Actualmente, la supervivencia general de los pacientes con GBM que recibieron tratamiento máximo (una combinación de cirugía, quimioterapia y radioterapia) sigue siendo inferior a 15 meses; por lo que se necesitan urgentemente terapias novedosas y efectivas para la GBM.
La presencia de células madre de glioma (GSC) en GBM constituye un desafío considerable para el tratamiento convencional, ya que estas células madre desempeñan un papel de pivote en el mantenimiento del microambiente tumoral, la resistencia a los medicamentos y la recurrencia tumoral1. Por lo tanto, dirigirse a las GSC podría ser una estrategia prometedora para el tratamiento de GBM2. Sin embargo, un inconveniente importante para la eficacia del fármaco en GBM es su naturaleza heterogénea, que incluye, entre otros, la diferencia en mutaciones genéticas, subtipos mixtos, regulación epigenética y microambiente tumoral que los hace muy refractarios para el tratamiento. Después de muchos ensayos clínicos fallidos, los científicos e investigadores clínicos se dieron cuenta de que la terapia dirigida a un solo agente es probablemente incapaz de controlar completamente la progresión de cánceres altamente heterogéneos como el GBM. Considerando que, las combinaciones de medicamentos cuidadosamente seleccionadas han sido aprobadas por su efectividad al mejorar sinérgicamente el efecto de cada uno, proporcionando así una solución prometedora para el tratamiento de GBM.
Aunque hay muchas maneras de evaluar las interacciones fármaco-fármaco de una combinación de fármacos, como el CI (Índice de Combinación), HSA (Agente Único Más Alto) y los valores de Bliss, etc.3,4, estos métodos de cálculo generalmente se basan en combinaciones de concentración múltiple. De hecho, estos métodos pueden proporcionar una evaluación afirmativa de la interacción fármaco-fármaco, pero pueden ser muy laboriosos si se aplican en el cribado de alto rendimiento. Para simplificar el proceso, se desarrolló un flujo de trabajo de detección para identificar rápidamente las posibles combinaciones de medicamentos que inhiben el crecimiento de GSC originadas a partir de biopsias quirúrgicas de GBM del paciente. Se introdujo en este método un índice de sensibilidad (SI) que refleja la diferencia entre el efecto combinado esperado y el efecto combinado observado para cuantificar el efecto sinérgico de cada fármaco, de modo que los candidatos potenciales puedan identificarse fácilmente mediante la clasificación SI. Mientras tanto, este protocolo demuestra un ejemplo de pantalla para identificar el candidato (s) potencial (s) que puede sinergizar el efecto anti-glioma con temozolomida, la quimioterapia de primera línea para el tratamiento de GBM, entre 20 pequeños inhibidores moleculares.