Поскольку эффективность лучевой терапии сильно различается в зависимости от опухоли, обнаружение сигнатур генов для прогнозирования реакции на радиацию может помочь врачам персонализировать планы лечения.
Профессор Венката Манем, сотрудничающий с медицинским факультетом Университета Лаваля и Исследовательским центром CHU де Квебека Университета Лаваля, сделал многообещающий шаг в продвижении доклинических исследований в области прецизионной радиационной онкологии. Исследование опубликовано в журнале BMC Cancer .
В настоящее время врачи используют «универсальную» парадигму лучевой терапии с заданной дозой и частотой лечения, независимо от геномных особенностей опухоли.
«Некоторые виды рака будут более чувствительны или более устойчивы к различным типам режима облучения. Выявляя пациентов, которым могут помочь более низкие дозы, мы могли бы снизить токсичность лечения. В то же время мы могли бы корректировать дозу для более устойчивых опухолей». или комбинировать его с другими методами лечения», — объясняет Манем, бывший доцент Университета Квебека в Труа-Ривьер.
На данный момент разработанные маркеры радиочувствительности можно применять при всех видах рака в целом, но команда надеется создать биомаркеры, специфичные для тканей. «При наличии тканеспецифичных данных мы могли бы в конечном итоге получить признаки различных типов рака, таких как рак молочной железы, простаты и легких», — говорит профессор Венката Манем.
«Все опухоли разные, даже если они отнесены к одной и той же группе, на одной стадии и с одинаковыми анатомическими особенностями. Они различаются по многим аспектам, таким как наличие мутаций, микроокружение и иммунный компонент. Все эти факторы могут влиять на радиационная реакция», — добавляет Алона Колнохуз, первый автор исследования.
Используя данные клеточных линий в сочетании с подходами, основанными на биоинформатике и машинном обучении, исследовательская группа создала молекулярный предсказатель радиационной реакции, который можно протестировать в доклинических условиях, прежде чем применять в клинических исследованиях .
«В большинстве исследований в этой области используется количество клеток, выживающих при заданной дозе радиации, скажем, при дозе 2 Гр, что эквивалентно рассмотрению одной точки для вывода. Наш подход использует площадь под кривой зависимости дозы облучения от радиации. Вместо этого мы пришли к выводу, что AUC следует рассматривать как доклинический индикатор радиоответа в будущих исследованиях, поскольку он охватывает более широкий спектр биологических процессов», — объясняет профессор Манем.
Следующий этап его исследований включает в себя проверку разработанной молекулярной подписи в данных пациентов и построение клинического анализа с использованием интерпретируемых методов машинного обучения, а также идентификацию радиосенсибилизирующих соединений, которые могут повысить терапевтическую эффективность радиации.
«С развитием технологий OMICS и искусственного интеллекта настало время для точной медицины сделать большой шаг от традиционной схемы «один размер подходит всем», — говорит Венката Манем. Мы полагаем, что разработанная генная характеристика радиационной чувствительности имеет огромный потенциал для помощи в принятии решений, персонализации лечения и улучшении результатов.
