Обнаружены новые биомаркеры рака яичников, предсказывающие устойчивость к химиотерапии

Исследователи из Медицинской школы Икана на горе Синай и их коллеги, используя новую протеогеномную стратегию и инструменты машинного обучения, идентифицировали сигнатуру из 64 белков, которая может предсказать подгруппу пациенток с раком яичников, не отвечающих на химиотерапию.

Многоцентровое исследование, опубликованное в Cell, представляет собой новаторский анализ хеморефрактерности при высокозлокачественной серозной карциноме яичников (HGSOC). Работа также указывает на возможные терапевтические мишени для таких пациенток.

Ежегодно эпителиальный рак яичников уносит более 185 000 жизней. На HGSOC приходится 60% этих смертей. Несмотря на прогресс в лечении, смертность среди этих пациенток оставалась неизменной в течение последних 40 лет. В настоящее время нет способа отличить рефрактерные случаи (которые никогда не реагируют на химиотерапию), что приводит к тому, что некоторые пациентки напрасно испытывают побочные эффекты платиносодержащей химиотерапии.

Чтобы решить эту проблему, ученые провели протеогеномный анализ для выявления молекулярных сигнатур рефрактерной HGSOC и потенциальных мишеней для лечения. Предикторы хеморефрактерности могли бы обеспечить прецизионную онкологию, избавляя пациентов от токсичности и помогая определить наиболее эффективную терапию.

Исследователи изучили 242 образца опухолей, собранных у пациенток с HGSOC (как хеморефрактерных, так и хемочувствительных) до получения ими химиотерапии. Используя передовые компьютерные модели для анализа профилей экспрессии белков и генов опухолей, они обнаружили специфическую группу из 64 белков, которая может предсказать, какие опухоли плохо ответят на терапию первой линии на основе платины. Это предсказание было подтверждено на двух независимых когортах пациенток.

Кроме того, на основе измерений активности сигнальных путей, полученных из протеомных данных, команда также идентифицировала пять новых подтипов HGSOC, которые были валидированы в двух независимых группах пациенток и на моделях опухолей, выращенных в лаборатории на мышах. Это предполагает, что могут потребоваться разные стратегии лечения.

В дальнейшем исследователи планируют подтвердить свои выводы в дополнительных ретроспективных и проспективных исследованиях. После валидации эти инструменты могут использоваться клиницистами для разработки персонализированных альтернативных методов лечения вместо стандартной химиотерапии.

В рамках исследования лаборатория одного из ведущих авторов работы, доктора Аманды Паулович, работает над новым тестом, который использует мультиплексную панель для более быстрого и эффективного измерения белков из модели предсказания. Тест будет объединять информацию от нескольких белков для создания единого показателя, указывающего на вероятность хеморефрактерного заболевания.

Если тест окажется успешным, это может стать значительным достижением для примерно 35% пациенток с раком яичников, которые смогут избежать лечения, неэффективного при их конкретном типе рака.