Исследователи Медицинского центра Колумбийского университета (CUMC) создали вычислительный инструмент, который может быстро предсказать, какие гены вовлечены в рак человека, и рекомендовать методы лечения. Это один из самых полных инструментов в своем роде, и первый, который включает удобный веб-интерфейс, не требующий особых знаний в области биоинформатики.
Исследователи обнаружили, что iCAGES идентифицировал рак человека "водители" 77 процентов времени при представлении пары случайно выбранных генов-драйверов и генов, не являющихся драйверами, по сравнению с примерно 51 процентом для других вычислительных инструментов.
Исследование было опубликовано в Интернете сегодня в журнале Genome Medicine.
Большинство видов рака вызвано накоплением соматических (в отличие от наследственных) генетических мутаций или вариантов. Многие из вариантов, участвующих в многочисленных типах рака, были идентифицированы с помощью генетических исследований секвенирования большого числа пациентов. Однако эта информация не всегда клинически полезна на индивидуальном уровне. Рак "водители" может варьироваться от пациента к пациенту, и не существует практических клинических инструментов для прогнозирования того, какие варианты в геноме человека вызывают его или ее заболевание, а какие присутствуют, но не вызывают заболевание. "Даже когда известны гены, вызывающие рак, у клиницистов нет эффективного способа выбрать среди сотен возможных лекарств," сказал руководитель исследования Кай Ван, доктор философии, доцент кафедры биомедицинской информатики и директор клинической информатики в Институте геномной медицины при CUMC.
Чтобы устранить этот недостаток, доктор. Ван и его коллеги разработали вычислительный инструмент под названием Integrated CAncer GEnome Score (iCAGES). Во-первых, iCAGES анализирует весь геном пациента, сравнивая его с геномной последовательностью опухоли пациента, чтобы определить возможные варианты, вызывающие рак. Затем iCAGES связывает эти варианты с базами данных известных генов, вызывающих рак, используя статистический анализ и методы машинного обучения для определения приоритетов наиболее вероятных генов-драйверов. Наконец, iCAGES сопоставляет варианты с одобренными FDA и экспериментальными лекарственными препаратами, специально предназначенными для этих вариантов или генов. Весь процесс занимает около 30 минут. Напротив, традиционные подходы требуют множества отдельных шагов с участием человека, которые занимают до нескольких недель.
В тесте, призванном показать, как этот инструмент будет использоваться на практике, д-р. Ван ретроспективно протестировал iCAGES, используя подробные данные секвенирования у пациента с раком легких. Из 129 возможных причин рака iCAGES сосредоточился на гене ARAF. iCAGES использовал данные геномного секвенирования, чтобы выбрать сорафениб как лучший кандидат в лекарство из 122 возможных вариантов лечения. Онкологи пациента пришли к таким же выводам, но они использовали гораздо более сложный и трудоемкий подход, предполагающий использование экспертных знаний на протяжении всего процесса принятия решений. "Пациенту был назначен сорафениб, и у него был необычный клинический ответ," сказал доктор. Ван. "Стоит отметить, что сорафениб не одобрен FDA для этого показания. Тем не менее, результат предполагает, что iCAGES может помочь в выявлении новых стратегий лечения и использовании существующих одобренных препаратов не по назначению."
При тестировании в различных базах данных пациентов с онкологическими заболеваниями было обнаружено, что iCAGES превосходит другие вычислительные инструменты в прогнозировании факторов рака на основе личных геномов и в определении эффективного лечения.
"Мы надеемся, что iCAGES поможет клиницистам в полной мере использовать огромные объемы данных о геномном секвенировании и вариантах рака, а также пролить свет на индивидуальную терапию рака," сказал доктор. Ван.
Планируется пилотное клиническое испытание для оценки трансляционного потенциала iCAGES. Клиницисты и исследователи могут получить доступ к инструменту на icages.wglab.орг.
Исследование называется, "iCAGES: интегрированная оценка CAncer GEnome Score для всестороннего определения приоритетов генов-драйверов в геномах рака человека." Т