Смотреть в мониторинг: ПО предскажет выживаемость пациентов с раком легкого

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.

Прогноз при немелкоклеточном раке легких

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.

Прогностические модели в медицине

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.