В Сеченовском Университете стартовал масштабный проект по поиску новых биомаркеров рецидивирования и прогрессирования рака мочевого пузыря. Цель ученых – найти молекулярно-генетические паттерны, которые помогут прогнозировать течение болезни на ранних стадиях, и подбирать персонализированное лечение. 

Рак мочевого пузыря – одно из самых распространенных онкологических заболеваний мочеполовой системы. При так называемой немышечно-инвазивной форме (когда опухоль находится в пределах слизистой и подслизистой оболочек стенки мочевого пузыря), пятилетняя выживаемость пациентов достигает 90–95%. Однако если болезнь переходит в мышечно-инвазивную стадию (опухоль прорастает в мышечный слой и глубже), прогноз резко ухудшается: выживаемость падает до 50–60%. А при появлении метастазов шансы пациентов преодолеть пятилетний рубеж не превышают 5–10%.

«Существующие системы оценки прогноза у пациентов с немышечно-инвазивным раком мочевого пузыря в основном ориентированы на риск прогрессирования заболевания. Однако клинически значимой проблемой также является и высокая частота рецидивирования. Мы надеемся, что на основе молекулярного профиля нам удастся точнее оценивать вероятность рецидива и корректировать тактику наблюдения», — подчеркнула аспирант Института урологии и репродуктивного здоровья человека Юлия Ли.

В основе нового подхода лежат передовые технологии: транскриптомика и эпитранскриптомика (изучение активности и регуляции генов), а также проточная цитофлуориметрия (высокоточный анализ клеток). На сегодняшний день исследование носит поисковый характер. Ученые анализируют полный транскриптом опухолевых клеток и клеток крови, а также их м6А-эпитранскриптом — эпигенетические модификации РНК, участвующие в регуляции активности генов. В дальнейшем будет проведен сравнительный анализ полученных «тепловых карт» активности генов с группами риска и клиническим течением заболевания.

Выявленные паттерны станут основой прототипа тест-системы для прогнозирования течения рака мочевого пузыря. Своевременное выявление времени рецидива или  прогрессирования заболевания с помощью такой системы позволит врачам персонализировать, и тем самым повысить эффективность лечения пациентов.