Die Idee hinter zAvatars ist ziemlich unkompliziert und besteht darin, die Tumorzellen jedes Patienten zu entnehmen und sie in Zebrafischembryonen zu injizieren. Dadurch werden diese Embryonen in „Avatare“ des jeweiligen Krebspatienten verwandelt. Anschließend können die verschiedenen für den Patienten verfügbaren Behandlungsoptionen auf die zAvatars angewendet werden, um die beste auszuwählen.
Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass er schnellere Ergebnisse liefert – innerhalb von Tagen statt Monaten oder mehreren Wochen – als das traditionelle Mausmodell oder sogar Tumor-Organoide.
Bereits im Jahr 2017 führten Fior und ein multidisziplinäres Team von Kollegen von CF und anderen Institutionen eine erste Proof-of-Concept-Studie durch, in der sie zeigten, dass die zAvatar-Methode tatsächlich ein praktikables und vielversprechendes Modell ist.
In einer wesentlich größeren klinischen Studie mit 55 Patienten mit Dickdarmkrebs (CRC) aus dem Champalimaud Clinical Centre und dem Fernando Fonseca Hospital, die am 5. Juni 2024 in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht wurde , entwickelte Fiors Team jetzt einen so genannten „zAvatar-Test“.
Die Forschenden kommen zu dem Schluss, dass der Test die Reaktion eines Patienten auf eine bestimmte Chemotherapie mit einer Genauigkeit von 91 Prozent vorhersagen kann.
Um die Avatare zu erstellen, injizieren die Forscher Tumorzellen von Patienten direkt in die Zebrafisch-Embryonen und erzeugen so die zAvatare. Anschließend testen sie die verschiedenen Chemotherapien an diesen Tumoren und vergleichen die Reaktion der zAvatare mit der tatsächlichen Reaktion des entsprechenden Patienten auf die gleiche Chemotherapie.
So konnten sie nun erfolgreich die klinischen Ergebnisse von 50 der 55 Patienten vorhersagen.
Die statistische Analyse des Teams ergab, dass drei Variablen die wichtigsten Faktoren für die Vorhersage der Patientenreaktion auf eine Behandlung auf Basis von zAvatars sind. Dabei handelt es sich um das Tumorstadium des Patienten sowie die Zunahme des Zelltods („Apoptose-Fold-Change“) und des Metastasierungspotenzials des Tumors in den zAvatars.
„Dies zeigt, dass die richtige Behandlung des richtigen Patienten das Potenzial hat, die Prognose des Patienten wirklich zu verbessern. Und das ist unser Ziel: einen Test zu haben, der dabei hilft, klinische Entscheidungen auf wirklich personalisierte Weise zu steuern und zu optimieren“, resümiert Rita Fior.
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