Исследователи впервые смогли идентифицировать по меньшей мере три отдельных подтипа редкого типа рака костей, что может кардинально изменить клинические испытания и уход за пациентами.
Хотя ранее генетическое секвенирование помогало выявлять различные подтипы других видов рака, таких как рак груди или кожи , после чего пациенты получали целенаправленное лечение, персонализированное для их подтипа рака, сделать это оказалось гораздо сложнее в случае с остеосаркомой — раком, который начинается в костях и обычно поражает детей и подростков.
Теперь исследовательский проект под руководством Университета Восточной Англии смог использовать передовое математическое моделирование и машинное обучение под названием «Декомпозиция латентного процесса» для классификации пациентов с остеосаркомой в различные подгруппы с использованием их генетических данных . Раньше всех пациентов группировали вместе и лечили по одним и тем же протоколам, что давало очень неоднозначные результаты.
«Байесовская неконтролируемая кластеризация выявляет клинически значимые подтипы остеосаркомы» опубликована в Briefings in Bioinformatics.
Ведущий автор, доктор Даррелл Грин из Медицинской школы Норвича при Университете Восточной Англии, сказал: «С 1970-х годов остеосаркому лечили с помощью ненаправленной химиотерапии и хирургического вмешательства, что иногда приводило к ампутации конечностей, а также к тяжелым и пожизненным побочным эффектам химиотерапии».
«Множество международных клинических испытаний новых препаратов для лечения остеосаркомы, проводившихся на протяжении последних 50 лет, были признаны «провальными».
«Это новое исследование показало, что в каждом из этих «неудачных» испытаний наблюдался небольшой процент ответа (около 5–10 процентов) на новый препарат, что позволяет предположить существование подтипов остеосаркомы, которые поддавались лечению новым методом».
«Новые лекарства не стали полной «провалом», как было сделано заключение; скорее, препараты не оказались эффективными для всех пациентов с остеосаркомой, но могли бы стать новым методом лечения для отдельных групп пациентов.
«Мы надеемся, что в будущем группирование пациентов с использованием этого нового алгоритма будет означать успешные результаты клинических испытаний, впервые за более чем полвека. Когда пациентов можно будет лечить с помощью целевых препаратов, специфичных для их подтипа рака, это будет способствовать отходу от стандартной химиотерапии».
Уровень выживаемости при остеосаркоме, типе рака костей, за последние 45 лет застыл на уровне около 50%. Это в основном связано с тем, что различные подтипы остеосаркомы еще не полностью изучены, а также с тем, как иммунная система вокруг опухоли влияет на нее или что заставляет рак сопротивляться лечению или распространяться на другие части тела.
Ученые еще не определили ключевые биологические маркеры, которые могли бы помочь предсказать прогноз пациента или то, как он отреагирует на лечение. Эти пробелы в знаниях мешают прогрессу в улучшении показателей выживаемости.
Ранее исследователи пытались предсказать различные типы остеосаркомы, используя определенные компьютерные методы , что предполагает, что существуют различные подтипы рака. Хотя это был важный шаг вперед, это не полностью учитывает тот факт, что каждая опухоль остеосаркомы может сильно отличаться от одной части к другой.
Эти модели также предполагают, что каждую опухоль можно аккуратно отнести к одной определенной группе, хотя опухоли обычно состоят из множества различных видов раковых клеток. Эта вариация внутри опухоли затрудняет точное предсказание того, как рак будет себя вести или реагировать на лечение.
В этом исследовании ученые использовали более продвинутый метод, называемый латентной декомпозицией процессов (LPD), который учитывает различия внутри отдельных опухолей.
В отличие от более ранних методов, LPD рассматривает опухоль как смесь скрытых паттернов в активности генов. Эти скрытые паттерны представляют различные «функциональные состояния» опухоли, и каждое состояние имеет свой собственный специфический паттерн экспрессии генов.
Метод LPD определяет, сколько из этих шаблонов необходимо для описания конкретной опухоли. Исследование выявило три подтипа заболевания остеосаркомой, один из которых, как было обнаружено, плохо поддавался лечению стандартной комбинацией химиотерапевтических препаратов под названием MAP. Группируя пациентов на основе этих шаблонов, врачи могли принимать более обоснованные решения о лечении.
Исследователи признали, что основными ограничениями исследования являются небольшой набор данных для разработки модели LPD и неполные клинические данные в когорте проверки.
Доступ к тканям и связанным с ними клиническим данным особенно затруднен в случае остеосаркомы из-за редкости случаев, ограниченного количества биопсийного материала и обширных повреждений, связанных с химиотерапией, которые присутствуют в образцах после лечения.
Несмотря на эти трудности, метод LPD оказался надежным, поскольку он позволил выявить согласованные подгруппы остеосаркомы в четырех различных наборах независимых данных.
Как и в случае с любым инструментом машинного обучения, результаты улучшаются по мере добавления новых данных.
Недавно доктор Грин возглавил разработку новых рекомендаций по совершенствованию сбора образцов и клинических данных о раке костей по всей Европе.
Это означает, что через несколько лет исследователи смогут еще больше усовершенствовать модель ЛПД и открыть более конкретные типы остеосаркомы.