Немецкие ученые из Дрезденского технологического университета придумали новый способ предсказания клинических исходов для онкологических больных с помощью ранжирования сетей, отображающих экспрессию генов в раковых клетках. Они использовали для этого алгоритм, который поисковая система Google применяет для ранжирования страниц (Google’s PageRank algorithm).

Известно, что два пациента с одним и тем же типом рака могут по-разному отвечать на один и тот же курс лечения. Однако до сих пор не удавалось понять причины этого явления и предсказать, как именно пациент отреагирует на конкретное лекарство. Полагают, что разгадка кроется в специфических различиях геномов разных опухолевых клеток. Многие исследователи пытаются найти корреляцию между экспрессией генов и клиническими исходами, однако пока результаты таких исследований плохо согласуются между собой и часто грешат неточностями.

Кристоф Винтер (Christof Winter), постдок Дрезденского технологического университета, по просьбе своего коллеги, который занимается лечением пациентов с раком поджелудочной железы, приступил к разработке компьютерной системы, которая могла бы идентифицировать специфичные биомаркеры (характерные для конкретного заболевания биологические молекулы). Для решения этой задачи был разработан новый компьютерный подход, позволяющий объединить данные измерений уровней экспрессии генов в первичных пробах опухолей, полученных от пациентов, и сеть известных взаимодействий между генами. В результате наложения этих двух массивов данных гены должны были ранжироваться в соответствии с их полезностью для прогноза клинического исхода. Для того чтобы автоматизировать процесс выявления биомаркеров и сделать его объективным и воспроизводимым было решено создать специальный компьютерный алгоритм. Однако по мере развития исследования авторы пришли к выводу, что нужный им алгоритм уже существует – он используется при ранжировании страниц в поисковике компании Google.

Разработанный подход применили к профилям экспрессии генов, полученным для 30 пациентов с раком поджелудочной железы. Это позволило идентифицировать 7 кандидатных маркерных генов, которые могут быть полезны для прогнозирования клинического исхода. В результате точность прогноза увеличилась на 7% по сравнению с классическими методами, которые применяются в настоящее время, такими как метод линейной корреляции экспрессии генов и времени выживания. Далее прогностическую значимость выявленных семи кандидатных маркеров подтвердили с применением метода иммуногистохимии на дополнительном наборе из 412 проб, полученных от пациентов с раком поджелудочной железы.

Авторы исследования полагают, что полученные результаты могут быть использованы для принятия врачом решения о назначении пациенту химиотерапии, а также в будущем позволят обеспечить персонализированный подход к лечению пациентов.

(перевод с русского на английский / English to Russian Translation)

http://www.ploscompbiol.org/article/info:doi/10.1371/journal.pcbi.1002511

http://www.biotechniques.com/news/Google-Goes-Cancer/biotechniques-330743.html