Факторы, предсказывающие успех лучевой терапии, могут помочь некоторым пациентам с раком прямой кишки избежать операции
Недавние исследования группы S:CORT выявили ключевые биомаркеры и стратегии лечения, которые прогнозируют и повышают эффективность лучевой терапии при лечении рака прямой кишки.
Пациенты с прогрессирующим раком прямой кишки часто получают лучевую терапию перед операцией. Однако, несмотря на то, что это стандартная практика, это лечение приводит к полному исчезновению (полному ответу) перед операцией только у 15% пациентов.
В настоящее время не существует надежных биомаркеров (биологических молекул, обнаруженных в крови, других жидкостях организма или тканях, которые являются признаком нормального или ненормального процесса, состояния или заболевания), которые позволяли бы предсказать, каким пациентам с колоректальным раком будет полезна лучевая терапия, а это означает, что многие пациенты неоправданно подвергаются значительным побочным эффектам.
Созданный в 2015 году консорциум S:CORT под руководством профессора Тима Могана из Оксфордского университета и при поддержке ведущих клинических и научных экспертов из Университета Абердина, Университета Бирмингема, Университета Берна, Университетского колледжа Лондона, Университета Лидса и Университета Квинс в Белфасте поставил перед собой задачу выявить возможные прогностические биомаркеры с целью улучшения и адаптации лечения отдельных пациентов с раком прямой кишки.
Недавно команда опубликовала три исследования с участием 826 пациентов, используя передовые молекулярные и машинные методы обучения для анализа образцов биопсии до лечения. Пациенты были набраны из двух отдельных когорт: первая была предоставлена Университетом Абердина, а вторая — из исследования Аристотеля, которое возглавляет профессор Дэвид Себаг-Монтефиоре из Университета Лидса.
В статьях приводятся многообещающие результаты, которые показывают, какие группы пациентов с большей вероятностью отреагируют на радиотерапию и почему. Исследования опубликованы в журнале eBioMedicine и Cancer Research Communications .
Основные выводы из статей включают в себя:
Состав опухоли: исследователи обнаружили, что наличие специфических стромальных (поддерживающих тканей) и иммунных клеток в опухолях имеет решающее значение для полного ответа на лучевую терапию.
Модель экспрессии генов: используя машинное обучение, исследователи разработали модель, основанную на экспрессии 33 генов, которая может предсказывать результаты лечения с точностью более 80%.
Анализ изображений биопсии: Другой метод искусственного интеллекта использовался для анализа изображений обычной биопсии и назначения молекулярных подтипов опухолям. Молекулярные подтипы — это категории рака, которые определяются уникальными генетическими и молекулярными особенностями опухоли, помогая направлять более эффективные стратегии лечения. Один подтип, так называемый imCMS1, был связан с более высокой вероятностью полного ответа, в то время как подтип imCMS4 был связан с устойчивостью к лечению.
Необходима дальнейшая работа, прежде чем результаты этих исследований можно будет внедрить в клинику. Будущие исследования будут сосредоточены на проверке того, может ли добавление иммунотерапии и/или химиотерапевтических препаратов, таких как оксалиплатин, повысить эффективность лучевой терапии у некоторых пациентов с раком прямой кишки.
Комментируя результаты, руководитель консорциума профессор Тим Моган сказал: «Эти исследования обеспечивают более глубокое понимание биологических факторов, которые влияют на реакцию на радиотерапию при раке прямой кишки. Они предлагают новые стратегии иммунотерапевтического лечения и подчеркивают потенциал использования цифровых моделей патологии и экспрессии генов для более точного прогнозирования результатов лечения пациентов».
Профессор Лесли Сэмюэл, почетный клинический председатель кафедры онкологии и консультант-онколог в NHS Grampian, добавил: «Результаты этих исследований — хорошие новости для пациентов, желающих избежать хирургического вмешательства, поскольку они предоставляют хорошую возможность выявить таких пациентов, которые с наибольшей вероятностью смогут избежать радикальной операции и использовать стандартное лечение онкологии. Результаты также подчеркивают, чего может достичь консорциум британских университетов, эффективно используя свои сильные стороны в определенных областях с помощью искусственного интеллекта».
Помимо испытаний ингибиторов иммунных контрольных точек, группа теперь планирует проверить ценность использования оценки подтипов рака на основе изображений в клинике, чтобы разработать новые испытания для пациентов, нуждающихся в лучевой терапии рака прямой кишки.