Интеграция омиксных технологий и технологий машинного обучения в диагностику рака яичников
By redaktor udalenno
on 04.10.2024
By redaktor udalenno
on 04.10.2024
Злокачественные новообразования (ЗНО) яичников представляют собой сложную и гетерогенную группу опухолей, которые сложно обнаружить и лечить, и поэтому являются одними из самых смертоносных онкологических заболеваний у женщин. Отсутствие специфических симптомов, особенно на начальных стадиях развития заболевания, в сочетании с гистологической гетерогенностью снижают продолжительность жизни пациентов. С целью повышения показателей выживаемости в клиниках все чаще используются диагностические и прогностические биомаркеры, что предоставляет гинекологам и онкологам новые инструменты для принятия решений о прогнозе и тактике ведения пациента. Несмотря на огромное количество исследований, по-прежнему существует острая необходимость в поиске новых маркеров, специфичных для ранних стадий ЗНО яичников, а также других опухолей и опухолевидных образований в области придатков, точная диагностика которых позволит более персонализированно подходить к лечению пациентов, в частности женщин репродуктивного возраста, для которых критично сохранение овариальной ткани для полноценной реализации фертильной функции, а также для женщин с тубоовариальными образованиями в пери- и постменопаузе с позиции онконастороженности. На сегодняшний день в этом направлении клинический интерес вызывают возможности таких высокопроизводительных технологий, как масс-спектрометрия. Метод характеризуется потенциями неинвазивной предикции опухолевого клеточного ландшафта и описания новых злокачественных фенотипов на основании молекулярных компартментов, которые могли бы еще больше улучшить классификацию пациентов при помощи машинного обучения и технологий статистического анализа.
Подробнее читайте в обзоре в новом выпуске журнала «Медицинский оппонент» https://proffopponent.ru/meditsinskie-publikacii/2-2024-mo/