Американские ученые разработали модель, которая поможет находить гены, ответственные за множественную миелому. Модель основана на данных секвенирования ДНК и РНК сотен пациентов. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Множественная миелома — это злокачественный онкологический процесс в структурах костного мозга. Врачи до сих пор не нашли способ лечить пациентов с этим заболеванием, однако его возможно контролировать. Теперь американские ученые представили модель, которая поможет эффективнее бороться с миеломой.
Новая вычислительная модель получила название «Сеть сходства пациентов с множественной миеломой» (MM-PSN). Она связывает пациентов с похожими профилями ДНК и РНК, формируя более однородные классы. Для ее создания ученые использовали мультиомику, интеграцию и анализ нескольких типов данных.
Исследователи проанализировали пять различных типов данных, полученных в результате секвенирования ДНК и РНК 655 пациентов с недавно диагностированной миеломой. Анализ MM-PSN выявил 3 основные группы и 12 подгрупп с различными генетическими и молекулярными особенностями. Алгоритм помог получить новую информацию о возникновении первичных и вторичных изменений генома в раке каждого пациента.
Одним из важнейших результатов MM-PSN стало обнаружение аномалии в области хромосомы 1. Она является наиболее важным генетическим вариантом, связанным с высоким риском рецидива. Результаты исследования говорят о том, что его следует включить в международные системы стадирования миеломы. Ученые также определили новые классы пациентов с высоким риском, выходящие за рамки существующих классификаций при множественной миеломе.
«Наши результаты имеют непосредственное значение для разработки новых инструментов медицины и клинических испытаний, поскольку подгруппы пациентов могут реагировать на разные целевые и иммуноонкологические методы лечения на основе их геномных и транскриптомных профилей», — заключает Алессандро Лагана, один из авторов исследования из Института Маунт-Синай (США).
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
