Математическая модель предсказала рак печени

С помощью секвенирования РНК и методов биоинформатики и математического моделирования ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего обнаружили транскриптомный переключатель, который превращает здоровую ткань печени в раковую. Статья об открытии была опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.

По данным Американского онкологического общества, во всем мире диагностируется более 700 тысяч новых случаев рака печени. Ежегодно от него умирают порядка 600 тысяч человек. Это делает рак печени одним из самых опасных онкологических заболеваний. При сохранении динамики в 2019 году будет диагностировано 42 тысячи новых случаев рака печени, от которых 31 тысяча человек умрут только в Соединенных Штатах.

«Поскольку у нас нет эффективного препарата для лечения рака печени на его поздних стадиях, раннее выявление рака печени, когда опухоль составляет менее 10 миллиметров, позволяет онкологам лучше лечить, хирургически удалять и убивать раковые клетки, — отмечает ведущий автор статьи, профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего Гэнь-Шэн Фэн. — Впервые у нас есть математическое уравнение, которое может предсказать, когда здоровые клетки печени становятся раковыми, и, что более важно, мы можем обнаружить раковые клетки до того, как опухоли будут видны с помощью стандартных методов диагностики».

Новый аналитический инструмент ориентирован на анализ кластеров факторов транскрипции. Факторы транскрипции — это белки, которые связываются с определенными последовательностями ДНК, чтобы управлять включением и выключением генов в клетке. Чтобы провести анализ изменений факторов транскрипции, ученые использовали данные РНК-секвенирования, собранные на предраковых и раковых стадиях мышиных моделей с различными формами рака печени и хроническими заболеваниями этого органа, такими как стеатоз, фиброз и цирроз.

В ходе анализа авторы обнаружили 61 кластер факторов транскрипции, каждый из которых был либо повышен, либо понижен у мышей с раком, даже при выявлении факторов транскрипции, которые ранее не были зарегистрированы при раке печени. Затем ученые провели комплексный анализ транскриптома — совокупности всех молекул РНК, получившихся в результате транскрипции, — клеток печени. Это позволило команде сравнить экспрессию кластеров в здоровой печени и у пациентов с хроническими заболеваниями на различных стадиях. Потом исследователи смогли определить, когда клетки мышей становятся раковыми.

После разработки математической модели с использованием данных мышиных моделей исследователи загрузили в нее данные из общедоступной базы для повторного анализа. Оказалось, что модель может определить, у каких людей был рак, а у каких — хроническое заболевание печени. У пациентов с циррозом печени, которые находятся в группе высокого риска развития рака, можно было увидеть положительный показатель индекса опухоли и в некоторых случаях опухолевые узелки, которые еще не были видны при диагностике.

Ученые признают, что необходимо дальнейшее тестирование технологии, прежде чем ее можно будет использовать в клинике. Следующим шагом является анализ биопсий печени, чтобы в конечном итоге использовать образцы крови для прогнозирования риска смерти и стадии рака печени.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.