Исследователи нашли способ улучшить результаты лечения онкологических больных, изучив их гены

В процессе изучения огромного массива генетической информации исследователи из Медицинской школы Университета штата Виргинии (University of Virginia School of Medicine) нашли способ помочь врачам в лечении онкологических заболеваний, предсказывать результаты терапии и определять, какие методы лечения лучше всего подходят для отдельных пациентов.

Ученые выявили унаследованные варианты генов, которые влияют на то, каким образом пациент будет себя чувствовать после постановки диагноза и во время лечения. Располагая этой информацией, врачи смогут изучить набор генов пациента и обеспечить им помощь действительно персонализированной медицины.

«Онкологи смогут оценить, каков будет ответ пациента в зависимости от степени, стадии, типа опухоли и т. д. Мы обнаружили, что добавление одного генетического предиктора может улучшить нашу прогностическую способность на 5-10%», − говорит Аниндья Датта (Anindya Dutta) из UVA, PhD., бакалавр медицины и бакалавр хирургии (MBBS). «Многие виды онкологических заболеваний подразумевают множественные генетические изменения, которые позволяют предсказать исход, так что если мы используем их, то наша способность прогнозирования ответа пациента на терапию будет не на 10, а на 30 % лучше. Это просто невероятно».

Датта, заведующий кафедрой биохимии и молекулярной генетики UVA, считает, что анализ организации генома пациента может обеспечить схожие преимущества для прогнозирования результата и выбора терапии для множества других состояний, от диабета до заболеваний сердца. Таким образом, этот подход представляет собой важный шаг вперед по адаптации методов лечения к конкретным потребностям человека и его генотипу.

Почему некоторые пациенты достигают лучших результатов терапии, чем другие

Исследование предлагает ответы на вопросы, которые уже давно ставят врачей в тупик. «У каждого клинициста есть такой опыт: два пациента приходят с совершенно одинаковым раком − одной и той же степени, одной и той же стадии, получают одно и то же лечение. Один из них отвечает на лечение очень хорошо, а другой − плохо», − рассуждает Датта. «Мы всегда предполагали, что в этих случаях есть то, что мы не понимаем, например, наличие у одного пациента опухолеспецифических мутаций, которые у другого отсутствуют. Но нам пришло в голову, что помимо генетической информации есть еще одна гипотеза, которую мы могли бы проверить».

Чтобы определить, могут ли генетические различия у пациентов быть причиной разных ответов на лечение, Датта и коллеги обратились к Атласу ракового генома (Cancer Genome Atlas) – огромному хранилищу генетической информации, собранному Национальным институтом онкологии Национальных институтов здравоохранения (National Institutes of Health's National Cancer Institute). Исследователи стремились соотнести генетические варианты с результатами лечения пациентов.

«Аспирант лаборатории Аджай Чатрат (Mr. Ajay Chatrath) решил, что сейчас самое подходящее время, чтобы исследовать эту тему», − вспоминает Датта. «С помощью сервисов «облачных» вычислений UVA нам удалось загрузить все данные геномного секвенирования и идентифицировать то, что известно как варианты генеративных линий − не только опухолеспецифичные мутации, но и мутации, которые были унаследованы от родителей и присутствуют во всех клетках пациента».

Исследователи начали с малого, но вскоре поняли, как можно выполнить эту работу быстрее и как велики могут быть ее преимущества. «Поняв, как можно облегчить работу, мы продолжили заниматься всеми 33 видами рака и всеми 10 000 пациентами, и это заняло еще шесть месяцев», − говорит Датта. «Работа была отлажена. Было очень интересно, каждый член лаборатории внес свой вклад в этот анализ».

Датта охотно делится своими находками в надежде найти соавторов, вдохновить исследователей и частную промышленность начать искать дополнительную информацию. «Все это лежит на поверхности – нудно просто наклониться и взять», − говорит он. «Варианты генеративных линий, предсказывающие результат, могут быть применимы ко всем типам заболеваний, а не только к онкологическим, и они могут определить ответную реакцию на все виды терапии, поэтому я так взволнована».

Опубликованы результаты онкологических исследований

Исследователи опубликовали выводы в научном журнале Genome Medicine. Авторами исследования стали Чатрат (Chatrath), Роза Пшановска (Roza Przanowska), Шаши Киран (Shashi Kiran), Чжанли Су (Zhangli Su), Шехар Саха (Shekhar Saha), Бриана Уилсон (Briana Wilson), Такааки Цунемацу (Takaaki Tsunematsu), Джи-Хе Ан (Ji-Hye Ahn), Кен Ен Ли (Kyung Yong Lee), Тересса Паулсен (Teressa Paulsen), Эвелина Соберайска (Ewelina Sobierajska), Манджари Киран (Manjari Kiran), Сивэй Тан (Xiwei Tang), Тяньси Ли (Tianxi Li), Панкадж Кумар (Pankaj Kumar), Аакрош Ратан (Aakrosh Ratan) и Датта.

Исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения (National Institutes of Health), грантами R01 CA166054, R01 1094 CA60499, T32 GM007267, AHA 18PRE33990261 и грантом совместной «облачной» поддержки геномики рака 1095 (Cancer 1095 Genomics Cloud Collaborative Support grant). Семь мостов «облачной» геномики рака 1096 (The Seven Bridges Cancer 1096 Genomics Cloud) была профинансирована Национальным институтом онкологии и Национальными институтами здравоохранения.

Источник перевода: www.sciencedaily.com