Ученые Сеченовского Университета совместно с зарубежными коллегами разработали новый транскриптомный алгоритм, прогнозирующий выживаемость онкобольных.

Развитие персонализированной медицины позволяет находить свои, особые подходы к лечению пациентов. Так для обеспечения индивидуальной терапии врачи-онкологи тестируют опухоли на наличие специфических генетических мутаций, используя методы иммуногистохимии, флуоресцентной гибридизации in situ (FISH), полимеразной цепной реакции (ПЦР) и NGS-секвенирования.

Несмотря на то, что тестирование на сверхэкспрессию определенных генов является стандартным подходом при лечении некоторых видов рака, секвенирование РНК еще не настолько распространено. При этом транскриптомика может помочь построить более полную картину экспрессии генов. Такая информация имеет решающее значение, поскольку ДНК-скрининг может определить только вероятность ответа на лечение, но не частоту рецидивов.

Для решения этой проблемы, международная группа ученых из России, Франции, США, Германии, Израиля, Румынии, Испании и Канады разработала новый транскриптомный алгоритм, который может точно предсказать преимущества использования таргетной терапии и/или иммунотерапии по сравнению с генетическими биомаркерами. Научная публикация, посвященная этой теме, опубликована в журнале группы Nature npj Precision Oncology.

В исследовании принимали участие сотрудники Сеченовского Университета, Консорциума WIN (Вильжюиф, Франция), Американского общества онкологии, Европейского общества онкологии, Института Кюри (Париж, Франция), Онкологического центра МД Андерсон (США), Университета им. Давида Бен-Гуриона в Негеве (Беэр-Шева, Израиль), Университета Париж-Сакле (Орсе, Франция) и ряда других организаций.

Исследователи описывают разработку прототипа «цифрового предиктора эффективности» (digital display precision predictor, DDPP). Этот инструмент можно использовать для оценки прогноза пациентов при приеме определенных лекарств — в дополнение к уже существующим тестам на генетические биомаркеры.

Алгоритм апробирован при анализе данных пациентов, получавших противоопухолевый препарат эверолимус (everolimus) во время клинического исследования WINTHER, которое было проведено ранее. Алгоритм DDPP не дает однозначного ответа на вопрос, как пациенты среагируют на лечение, но предсказывает продолжительность ремиссии.

Авторы статьи ранжировали отдельные гены в порядке их значимости для выживаемости пациентов и построили прогностический механизм, добавляя в него гены по очереди. Несмотря на обнадеживающие результаты, исследователи говорят, что это — только лишь демонстрация возможностей алгоритма DDPP. В дальнейшем они планируют провести тщательную проверку с участием большой группы пациентов. С этой целью ученые уже работают с группой из 20 человек, результаты которых будут опубликованы в ближайшее время.

Напомним, Консорциум WIN создан в 2010 году, чтобы объединить ведущие онкологические центры по всему миру для изучения индивидуальных подходов к лечению рака. Консорциум является некоммерческой неправительственной организацией со штаб-квартирой во Франции. Сегодня в него входят 36 организаций из 19 стран мира.

Сеченовский Университет в рамках Консорциума представляет первый проректор Сеченовского Университета, профессор, д.м.н., член-корр. РАН Андрей Свистунов и директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета, профессор Марина Секачева.

Полный текст статьи: Lazar, V., Magidi, S., Girard, N. et al. Digital Display Precision Predictor: the prototype of a global biomarker model to guide treatments with targeted therapy and predict progression-free survival. npj Precis. Onc. 5, 33 (2021).