ПОДЕЛИТЬСЯ
В последнее время такой метод оценки прогнозов лечения онкологических пациентов, как анализ экспрессии генов из тканей, пораженных опухолью, получил широкое распространение. Экспрессия гена - это активация гена для синтеза белка, который он кодирует. Возможность осуществлять точные прогнозы результатов лечения и реакции организма пациентов на проводимое лечение дает огромные преимущества при борьбе с раком, позволяет персонализировать терапию, подбирать самые щадящие методы медицинского вмешательства, повышать эффективность лечения. Однако метод имеет ряд серьезных ограничений и трудностей. В частности, довольно сложно подобрать гены для анализа, которые бы обладали наибольшей предсказательной силой. Кроме того, результаты, полученные на одних пациентах, не всегда воспроизводятся на других онкобольных.
В последнее время такой метод оценки прогнозов лечения онкологических пациентов, как анализ экспрессии генов из тканей, пораженных опухолью, получил широкое распространение. Экспрессия гена - это активация гена для синтеза белка, который он кодирует. Возможность осуществлять точные прогнозы результатов лечения и реакции организма пациентов на проводимое лечение дает огромные преимущества при борьбе с раком, позволяет персонализировать терапию, подбирать самые щадящие методы медицинского вмешательства, повышать эффективность лечения. Однако метод имеет ряд серьезных ограничений и трудностей. В частности, довольно сложно подобрать гены для анализа, которые бы обладали наибольшей предсказательной силой. Кроме того, результаты, полученные на одних пациентах, не всегда воспроизводятся на других онкобольных.
Для решения этих проблем ученые из Дрезденского технического университета разработали компьютерную программу на основе инструментов Google, которая в итоге позволяет идентифицировать совокупность генов, анализ экспрессии которых дает наиболее точные прогнозы выживаемости пациентов и результатов их лечения. Программа, опираясь на инструменты Google, анализирует научные публикации, касающиеся применения метода анализа экспрессии генов при тех или иных видах рака, и ранжирует гены по прогностической силе, выводя в итоге самую эффективную совокупность генов, подлежащую анализу.
Свою компьютерную модель исследователи протестировали на 30 пациентах с раком поджелудочной железы. Для подтверждения эффективности разработанного метода авторы применяли иммуногистохимический анализ 412 образцов опухолевых тканей поджелудочной железы. Иммуногистохимические данные подтвердили эффективность разработанного ими алгоритма. Оказалось, что благодаря новому алгоритму прогностическая точность метода анализа экспрессии генов повышается на 7 процентов.
Материал подготовлен профессором медицины Алмазом Шарманом.
Другие полезные статьи о здоровье и предупреждении болезней читайте на сайте www.zdrav.kz.
