Диагностическая модель предскажет эффективность химиотерапии при плоскоклеточном раке пищевода

С помощью машинного обучения японские исследователи создали модель, предсказывающую эффективность неоадъювантной химиотерапии при плоскоклеточном раке пищевода. Для этого они использовали иммуногенетические характеристики 121 образца биопсии опухоли. Ответ на терапию зависел от микроокружения опухоли и экспрессии генов сигнальных путей, участвующих в иммунном ответе.

Credit:
123rf.com

Плоскоклеточный рак пищевода (esophageal squamous cell carcinoma, ESCC) — один из наиболее агрессивных видов рака. Он лечится в основном неоадъювантной химиотерапией (neoadjuvant chemotherapy, NAC) на основе препаратов платины, хотя эффективность лечения составляет 57–72%. До сих пор неизвестны биомаркеры, которые можно было бы использовать для прогнозирования чувствительности к NAC. В новой работе ученые из Японии использовали методы машинного обучения и разработали диагностическую модель, предсказывающую эффективность химиотерапии при лечении ESCC.

Сначала исследователи провели иммуногенетический анализ образцов опухолей. Сюда входили иммунологический анализ микроокружения опухоли, полногеномное и РНК-секвенирование. Биопсия была получена у 121 пациента до начала течения. Из этих пациентов у восьми был полный ответ на химиотерапию, у 67 — частичный ответ, в то время как у 36 заболевание было стабильным, а у десяти — прогрессирующим.

Авторы не обнаружили существенных различий в экспрессии генов между группами пациентов с ответом на терапию и без него. В то же время, применив анализ обогащения по функциональной принадлежности (gene set enrichment analysis, GSEA), в группе ответивших на лечение исследователи обнаружили обогащенные пути, которые участвуют в иммунном ответе. Туда входили сигнальные пути IL2 STAT5 и ответа на интерферон гамма.

Ученые выявили высокий уровень CD8+ и CD4+ Т-клеток, а также В-клеток в микроокружении опухоли у пациентов, ответивших на NAC, в то время как высокий уровень нейтрофилов наблюдался у пациентов, не ответивших на химиотерапию.

В результате анализа геномных профилей опухолей не была выявлена разница в мутационной нагрузке между ответившими на терапию и нет. Почти 80% исследованных опухолей имели вариации числа копий (copy number variants, CNV) на уровне плеча хромосомы. Найдены повторяющиеся CNV в некоторых сигнальных путях, включая ответ на интерферон гамма. Авторы предполагают, что такие вариации связаны с чувствительностью к химиотерапии и иммунным ответом при ESCC. Они также сгенерировали шесть сигнатур CNV, предположительно, связанных с ответом на лечение.

Для прогнозирования ответа на лечение авторы создали модель, основанную на методе случайного леса (random forest method, RFM). При этом объединили иммунные, транскриптомные и CNV данные с другими факторами, такими как курение. Согласно результатам тестирования модели на когорте из двадцати новых случаев, точность составила 84%.

Исследователи определили генетические особенности и различия в иммунной активности, которые были ассоциированы с реакцией на NAC. Это указывает на наличие у пациентов мутаций, приводящих снижению терапевтической эффективности. По мнению авторов, полученная модель поможет предсказывать результативность и корректировать подходы к лечению в зависимости от индивидуальных особенностей пациентов.

Источник:

Sasagawa S., et al., Immuno-genomic profiling of biopsy specimens predicts neoadjuvant chemotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma, Cell Reports Medicine (2022), DOI: 10.1016/j.xcrm.2022.100705

Добавить в избранное