Специалисты Института персонализированной онкологии Сеченовского университета Минздрава России разработали компьютерную модель, позволяющую выявлять опухолевые маркеры нового поколения, необходимые для правильной диагностики и выбора стратегии лечения рака. Она позволяет в автоматическом режиме реконструировать тысячи внутриклеточных молекулярных путей, вызванных изменениями в работе 3 тыс. генов. Об этом «Газете.Ru» рассказали в самом университете.
Процесс превращения нормальной клетки в раковую сопровождается мощной перестройкой работы генома. Эти изменения затрагивают от 3 тыс. генов. Их функционирование можно рассматривать как индивидуально, так и в контексте биологических процессов, за которые они отвечают.
Методы персонализированной диагностики позволяют на основе геномного и РНК-анализа клеток опухоли спрогнозировать дальнейшее развитие болезни и ответ пациента на терапию. Сегодня такая диагностика основывается на оценке работы генов, вовлеченных в работу определенного сигнального пути. В этом случае в качестве онкомаркера выступает уровень активации сигнальных путей, способствующих развитию рака.
Но такой анализ не позволяет получить полную информацию о процессах, также высок риск ошибок. Исследователи разработали компьютерную модель, которая позволяет определить и проанализировать интерактом. Это совокупность всех взаимодействующих молекул, прежде всего белковых, в опухолевой клетке.
«Интерактом можно представить в виде математического графа — совокупности точек и связей между ними, где каждая точка — это какой-либо генный продукт, например, белок. И наша модель позволяет для каждой такой точки определить ее связи с другими, определить сотни тысяч межмолекулярных взаимодействий и выявить молекулярные пути для каждой точки автоматически. Количество и качество онкомаркеров, получаемых с помощью нового алгоритма, гораздо выше по сравнению с используемыми сейчас», — рассказал «Газете.Ru» главный научный сотрудник Института персонализированной онкологии Антон Буздин.
Он отметил, что благодаря быстроте работы и полноте отражения внутриклеточных молекулярных процессов в клетке данная модель может стать надежным инструментом для персонализированной диагностики онкологических заболеваний и для прогнозирования выживаемости пациентов.
Ранее стоматолог назвала симптомы рака полости рта.