Учёные из Онкологического центра имени Киммела при Университете Джонса Хопкинса разработали новый метод жидкостной биопсии, который позволяет выявлять рак на ранних стадиях с помощью анализа крови. В отличие от существующих тестов, метод фокусируется не на уровне метилирования ДНК, а на степени случайных колебаний этих эпигенетических меток – явлении, которое исследователи называют эпигенетической нестабильностью. О разработке сообщило издание Eurek Alert.
В основе метода лежит новый показатель – индекс эпигенетической нестабильности (EII). Он отражает хаотичность распределения метильных групп в ДНК. Исследование показало, этот параметр начинает возрастать уже на самых ранних этапах формирования опухоли.
С его помощью учёным удалось с высокой точностью отличать пациентов с ранними стадиями рака легкого и молочной железы от здоровых людей.
Почему случайность важнее уровней
По словам руководителя исследования, профессора онкологии Университета Джонса Хопкинса Харихарана Исварана, это первое исследование, в котором вариативность эпигенетических изменений напрямую использовали как диагностический инструмент.
Учёные показали, что измерение случайности метилирования работает эффективнее, чем анализ самих уровней метилирования, который применяется в большинстве современных тестов жидкостной биопсии.
Связь с агрессивностью опухолей
Соавтор исследования Томас Пизаник отметил, что ранние опухоли и предраковые поражения с высокой эпигенетической нестабильностью, вероятно, быстрее преодолевают защитные механизмы организма и прогрессируют в злокачественные формы. Это делает показатель EII особенно ценным для ранней диагностики.
Универсальная панель для разных видов рака
Для создания универсального диагностического инструмента исследователь Сара-Джейн Терсби проанализировала открытые базы данных с эпигенетическими профилями 2084 опухолевых образцов. В результате была выделена панель из 269 участков генома – CpG-островков, – которые отражают большую часть вариабельности метилирования при разных типах рака.
Роль машинного обучения
На следующем этапе команда использовала модель машинного обучения, чтобы отличать эпигенетические сигналы рака от нормальных. При тестировании модель показала высокую точность.
Так, при аденокарциноме лёгкого стадии 1А индекс EII обеспечил чувствительность 81% при специфичности 95%. Для раннего рака молочной железы чувствительность составила около 68% при той же специфичности. Перспективные результаты также получены для рака толстой кишки, головного мозга, поджелудочной железы и предстательной железы.
Что дальше?
Ученые подчеркнули, что эпигенетические изменения начинают накапливаться ещё до появления выраженных опухолевых признаков, и при попадании опухолевой ДНК в кровоток их можно зафиксировать через анализ случайности метилирования.
В перспективе команда планирует расширить клинические испытания и доработать метод для практического применения. Исследователи считают, что индекс эпигенетической нестабильности может дополнить уже существующие скрининговые тесты, включая DELFI и анализы на мутации ДНК, и использоваться как вторичный инструмент принятия клинических решений.
При этом авторы подчеркнули, что перед внедрением метод требует подтверждения эффективности в более крупных и длительных клинических исследованиях.
