[:ru]Исследователи из Московского физико-технического института и их коллеги разработали первую методику персонализации терапии рака желудка на основе РНК-секвенирования опухолевых клеток. Исследование, поддержанное Российским научным фондом, было опубликовано в журнале Cold Spring Harbor Molecular Case Studies .
Рак желудка является пятым по смертности онкологическим заболеванием. Он редко диагностируется на ранних стадиях, что усложняет лечение. Есть несколько вариантов лечения, которые зависят от химиотерапии и терапевтических антител. Тем не менее, реакция пациента часто непредсказуема, поэтому требуется индивидуальная терапия с назначением лекарств с учетом индивидуальных случаев.
Проблемные рецидивирующие опухоли желудка лечат терапевтическими антителами. Они блокируют рецепторы на поверхности клеток, которые отвечают за получение стимулирующих рост сигналов. Без них деление клеток прекращается и опухоль не увеличивается в размерах. Предотвращение роста кровеносных сосудов особенно важно, поскольку они снабжают опухоль питательными веществами и кислородом. Рамучирумаб — это терапевтическое антитело, используемое для нарушения роста кровеносных сосудов в опухолевой ткани. Эффективность этого препарата широко варьируется от пациента к пациенту.
Биоинформатики МФТИ и их коллеги из медицинских исследовательских центров и промышленности предложили использовать данные пациента об уровнях экспрессии генов при раке для оценки эффективности рамуцирумаба в каждом отдельном случае.
«Это практически первый опубликованный случай успешного назначения [рамуцирумаба] пациентам с раком желудка , который был не случайным, а скорее основан на анализе молекулярных маркеров, которые мы отслеживаем на основе секвенирования РНК», — сказал Максим Сорокин, старший исследователь в Лаборатория трансляционной геномной биоинформатики МФТИ и руководитель отдела биоинформатики в Oncobox.
В сочетании с информационными технологиями современные методы молекулярной биологии позволяют исследователям собирать качественные данные о экспрессии каждого гена в клетке. Анализируя эти данные, можно найти ключ к диагностике онкологических заболеваний и прогнозированию эффективности их лечения.[:]