Профилирование экспрессии генов для прогноза рака молочной железы
Выбор подходящей терапии при раке молочной железы представляет определенные трудности для пациентов и врачей из-за часто встречаемых и трудно предсказуемых рецидивов. Уточнение оценки риска повторения и метастатического потенциала у каждой пациентки с раком груди будет полезным для выбора между более или менее энергичными курсами хирургического лечения и химиотерапии.
Хотя отсутствие рецептора эстрогенов и присутствие метастазов рака в лимфатических узлах, обнаруживаемое в ходе удаления подмышечных лимфатических узлов — достаточно значимые показатели плохого прогноза и короткого срока выживаемости, они все же остаются неточными и неопределенными. Профилирование экспрессии открывает новый перспективный путь для принятия клинического решения при лечении рака молочной железы.
При ретроспективном исследовании 158 случаев рака груди с известными клиническими результатами и сроками выживания пациенты, как и ожидалось, легко разделились на две группы на основе статуса их подмышечных лимфатических узлов: с меньшим числом положительных узлов отмечено более долгое выживание.
Затем было использовано профилирование экспрессии для поиска сигнатур, наилучшим образом коррелирующих с известным результатом болезни. Когда были проанализированы данные экспрессии генов, конкретная сигнатура, обозначенная здесь как сигнатура № 1, оказалась хорошо коррелирующей с клиническими результатами, разделяя группу с малым числом положительных узлов на две — имеющую лучшее и худшее выживание.
Сами сигнатуры также можно объединять друг с другом, а комбинации анализировать на предмет повышения точности подразделения пациентов на группы с лучшим или худшим выживанием. Например, пациенты с сигнатурой №1 могут быть разделены по исходам на имеющих и не имеющих сигнатуру №2. В конце концов, состояние узлов, статус рецептора эстрогенов и сигнатуры экспрессии генов могут быть объединены, формируя профиль, согласующийся с выживанием каждого индивидуального пациента.
Есть надежда, что аналогичные исследования позволят клиницистам использовать такие комбинации клинических данных и данных экспрессии генов у вновь диагностированных пациентов с раком груди, обеспечивая лучшую оценку прогноза и необходимую интенсивность терапии. Вероятно, этот метод повысит вероятность выживания пациентов с предсказанным плохим прогнозом, так как позволит применять наиболее энергичное лучевое лечение и химиотерапию.
И наоборот, обнаружение сигнатуры с лучшим прогнозом сможет предохранить таких пациентов от опасности осложнений чрезмерно жестких терапевтических мер.
То, что индивидуальный прогноз практически каждого пациента может быть связан с конкретной комбинацией клинических характеристик и сигнатур экспрессии генов, подчеркивает важный момент рака груди и фактически всех форм рака: каждая опухоль человека — уникальное заболевание. Гетерогенность пациентов с одним диагнозом — рак — не должна удивлять.
Каждый пациент уникален по его генетическим вариантам, включая варианты, влияющие на развитие опухоли и ответ организма. Кроме того, клональная эволюция рака подразумевает, что случаются мутационные и эпигенетические события, происходящие в различных уникальных комбинациях у каждого больного с конкретной формой опухоли.
Профилирование экспрессии некодирующей РНК
Хотя в настоящее время при опухолях больше применяют профилирование экспрессии генов, кодирующих белки, существуют факты, указывающие, что сигнатуры экспрессии генов, относящихся к некодирующей РНК, могут быть также или даже более информативны для классификации разных типов опухолей. Учитывая значительно меньшее число таких генов в геноме, может оказаться возможным уменьшить сложность анализа.
Кроме того, некоторые очень похожие опухоли, трудно поддающиеся классификации анализом профиля экспрессии генов, кодирующих белки, могут быть классифицированы по сигнатурам экспрессии генов, не кодирующих РНК.
