Поскольку нагрузка онкологических заболеваний в мире растет с каждым годом, онкологи ищут таргетные, точные и чувствительные методы выявления опухолей и контроля их роста. На протяжении более десяти лет многие специалисты используют сывороточные онкомаркеры (СОМ) для диагностики. Чтобы лучше понять, как в настоящее время используются СОМ и какое будущее ждет этот подход, журналист Lab Insights побеседовал с двумя ведущими китайскими специалистами в области здравоохранения: профессором Лю Цзивэем (Liu Ji Wei), руководителем отделения онкологии в Медицинском университете Даляня, и профессором Цуй Вэем (Cui Wei), начальником отдела лабораторной медицины в Национальном онкологическом центре Китайской академии медицинских наук.
Клиническая применимость сывороточных опухолевых маркеров на сегодня
Клиническая перспектива: профессор Лю Цзивэй
В своей клинической практике профессор Лю использует СОМ для оценки ответа на химиотерапию или таргетную терапию рака, мониторинга рецидивов, обеспечения точной дифференциальной диагностики и определения стадии. Поскольку у большинства пациентов, с которыми он работает, метастатический или рецидивирующий рак 4-й стадии после операции, СОМ полезны для высокоспецифичного и чувствительного выявления и мониторинга заболевания. По словам профессора Лю, одно из преимуществ СОМ заключается в доступности, поскольку они неинвазивны. Он также отмечает, что в некоторых ситуациях они могут быть весьма информативными по сравнению с методами визуализации. Например, снижение уровня CEA может указывать на эффективность лечения, в то время как при КТ или МРТ можно пропустить опухоли, которые находятся за пределами поля зрения или слишком малы для обнаружения. СОМ также могут предоставить важную информацию до начала таргетной терапии или иммунотерапии. Хотя только СОМ не единственный или даже ключевой фактор в выборе этих подходов, их можно объединить с данными о мутационной нагрузке опухоли, микросателлитной нестабильности или другими показателями для выбора лечения. Профессор Лю считает, что в будущем такое тестирование будет включать маркеры, указывающие на потенциальную токсичность иммунотерапии, что будет иметь решающее значение для успешного лечения.
Лабораторная перспектива: профессор Цуй Вэй
В клинической лаборатории профессора Цуй регулярно исследуют образцы сыворотки и плазмы крови на наличие более 20 опухолевых маркеров, часто встречающихся при онкологических заболеваниях, в том числе при раке легких, яичников и предстательной железы. Чтобы получить полную и точную картину опухоли пациента, в лаборатории тесты на СОМ сочетают с молекулярными, рентгенологическими, визуализационными и гистологическими исследованиями. Например, при немелкоклеточном раке легкого (НМРЛ) в лаборатории ищут такие СОМ, как NSE, CYFRA 21-1, ProGRP, CEA и SCC, наряду с мутациями в ключевых генах, таких как EGFR. При раке яичников проводят тестирование на HE4 и CA125. Поскольку для проведения анализов на СОМ обычно требуется небольшой объем образца, они могут быть полезны для онкологических пациентов, которым часто требуется выполнять несколько тестов. Кроме того, профессор Цуй использует панельное тестирование на СОМ для дифференциации подтипов опухолей, оценки рисков развития рака и мониторинга прогрессирования заболевания. Она также сочетает тестирование на СОМ с новыми видами анализов, такими как исследования на циркулирующую опухолевую ДНК, или с новыми молекулярными инструментами для диагностики и мониторинга терапевтического ответа, обнаружения остаточных поражений и выявления мутаций, устойчивых к лечению.
Перспективы использования сывороточных онкомаркеров и лечения рака
ИИ, алгоритмы и будущее СОМ
Хотя спектр применения СОМ в настоящее время ограничен, многие специалисты считают, что инновации в области информатики, искусственного интеллекта и машинного обучения расширят их клиническую применимость. Объединение многомерных наборов данных, новых алгоритмов и аналитических инструментов позволяет врачам выбирать более специфичные или подходящие виды лечения на основе СОМ пациента. Методы машинного обучения теперь помогают отличить ранние стадии рака от неопухолевых контролируемых образований. Интеллектуальные алгоритмы также могут учитывать результаты визуализационных исследований, молекулярного тестирования, онкомаркеры и даже такие факторы, как личный и семейный анамнез. Возможно, такая интеграция позволит в скором времени определять наиболее значимые СОМ, которые врачи смогут использовать для принятия критически важных решений на пути к лечению рака. «Десять лет назад китайские исследователи изучили возможность классификации рака легких в зависимости от стадии заболевания путем объединения обнаружения 5 СОМ рака легких с алгоритмами обработки больших данных», — отмечает профессор Цуй. «Теперь мы можем объединить новые интеллектуальные алгоритмы и междисциплинарные данные в сложные платформы для лучшего понимания данных о пациентах». Профессор Цуй отмечает, что большинство лабораторий только начинают внедрять ИИ, машинное обучение и интеллектуальные алгоритмы. Она признает, что необходимы дополнительные исследования для плавной интеграции алгоритмов в лечение пациентов, но оптимистично полагает, что этот процесс сделает СОМ более практичными и полезными при исследовании большего числа видов рака.
Взаимодействие между лабораторией и врачом остается необходимым
Несмотря на эти достижения, профессор Цуй указывает, что ни одна технология не позволяет одновременно анализировать, интерпретировать и давать клиническое объяснение онкологическим данным. Китайское общество лабораторной медицины понимает, что ценность СОМ будет максимальной только в случае правильной интерпретации данных генетического скрининга, и постепенно сосредоточилось на улучшении коммуникации между лабораториями и врачами. Профессор Цуй считает, что специалисты в лабораториях должны сотрудничать с лечащими врачами пациентов, например проактивно интерпретировать данные и выдавать рекомендации по лечению непосредственно врачам. При анализе результатов оценки большого количества СОМ она иногда объясняет коллегам ограничения тестов. Например, некоторые врачи могут не знать, что СОМ могут образовываться даже при доброкачественных опухолях или нормальных физиологических состояниях, например повышенные концентрации CA125, CEA и AFP на ранних сроках беременности. По мере того, как заинтересованные стороны будут объединяться для создания алгоритмов и моделей заболеваний, для реализации всего потенциала СОМ в лечении рака потребуется более активное региональное и глобальное сотрудничество. Такое сотрудничество начинает укореняться в Китае и будет способствовать прогрессу, который окажет влияние далеко за пределами страны.
