Специалисты Сеченовского университета создали программный комплекс, который может предсказать выживаемость онкопациентов в зависимости от стадии заболевания. Полученные данные помогут исследователям и врачам сравнивать различные сценарии течения болезни, выбирать оптимальные варианты лечения и тем самым увеличить продолжительность жизни пациентов. Также ПО можно использовать для разработки и эффективности внедрения новых онкологических препаратов. На данном этапе на его основе удалось построить прогнозы для пациентов с одним из самых распространенных и смертоносных видов рака легкого.
Специалисты по математическому моделированию Сеченовского университета применили программное обеспечение «Онкомонитор» для прогноза развития заболевания у пациентов с немелкоклеточным раком легкого (НМРЛ) в зависимости от стадии заболевания и разновидностей применяемых схем терапии. Это наиболее распространенный тип заболевания, который характеризуется очень низким показателем выживаемости. Только 28% человек с НМРЛ живут более пяти лет. В перспективе платформу планируют использовать для построения прогностических моделей и при других видах злокачественных опухолей.
Объединив данные о выживаемости из различных рандомизированных клинических исследований, разработчики создали инструмент для прогнозирования общей выживаемости пациентов. В основе нового метода — мета-анализ в сочетании с моделями выживаемости, по которым программа может делать прогнозы, рассказали в университете.
При этом модель учитывает стадию заболевания, наличие или отсутствие определенных мутаций или биомаркеров, а также возможность применения различных видов терапий — от традиционного хирургического вмешательства до комбинированной иммунотерапии. В созданную модель также интегрировали актуальные схемы лечения из мировых и российских клинических рекомендаций.
Это позволяет строить прогнозы в различных сценариях течения заболевания, отличающихся по протоколам лечения, особенностям исследуемой когорты пациентов и другим факторам, рассказали разработчики. Преимущество методологии в том, что она позволяет количественно оценить эффективность различных препаратов и схем лечения не только в отдельных когортах пациентов, но и в общей популяции.
— Например, в исследовании препарата «Осимертиниб» была доказана его эффективность в продлении общей выживаемости по сравнению со стандартной терапией. Однако в европейской популяции только около 15% пациентов с НМРЛ имеют мутацию, на которую нацелено это лекарство. Соответственно, преимущество этого препарата, которое он показал в клиническом исследовании, будет не столь значительным в рамках анализа эффективности для суммарной когорты пациентов, — рассказал «Известиям» доцент кафедры механики и математического моделирования Сеченовского университета Кирилл Жуденков.
Внедрение элементов фармакоэкономического анализа в методологию позволило оценить количество добавленных лет жизни для различных когорт пациентов в зависимости от различных условий. Это открывает возможности для более взвешенного решения в плане оценки эффективности новых технологий в лечении немелкоклеточного рака легкого, уверены разработчики.
Модели по оценке тяжести заболевания являются важной частью современной медицины. Их создание подстегнула пандемия коронавируса, сказал «Известиям» руководитель лаборатории персональных медицинских помощников Центра компетенций НТИ «Бионическая инженерия в медицине» на базе СамГМУ Петр Кшнякин.
— Сейчас же предиктивные модели, способные прогнозировать тяжесть заболеваний, строятся совершенно в разных нозологиях, и представленный «Онкомонитор» достаточно яркий представитель таких разработок. Данная модель явно имеет высокую значимость. Врачу необходимо иметь персонализированную, подобранную прогностическую модель по конкретному больному, — сказал эксперт.
Сложно переоценить подобные системы, потому что они объединяют в себе большое количество факторов, которые врачу практически невозможно оценить самостоятельно, подчеркнул Петр Кшнякин. Такие системы позволяют повысить качество лечения, качество прогноза пациента и подобрать максимально персонализированную терапию. Разработка подобных предпочтительных систем — это шаг в сторону настоящей персонализированной медицины.
Полученные данные — это скорее средняя температура по палате, считает старший научный сотрудник Института иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН Михаил Болков.
— Разработчики берут среднюю популяцию и смотрят, как на нее влияет тот или иной препарат. Было бы хорошо, если бы эта программа применялась индивидуально. Если бы ученые прогнозировали, что у таких-то пациентов с такими-то мутациями будет восприимчивость к каким-либо типам терапии, — сказал «Известиям» специалист.
Описание методологии и работы цифровой платформы «Онкомонитор» опубликовано в научном журнале Computational and Structural Biotechnology.
