Создание и клиническое применение модели прогнозирования отдаленных метастазов рака легкого на основе геномных характеристик циркулирующих опухолевых клеток

Рак легкого является наиболее распространенным видом рака в моей стране, но 5-летняя выживаемость больных раком легкого составляет всего 17%. Среди них самой большой причиной, влияющей на прогноз пациента, является метастазирование опухоли. Существует очень мало клинических методов, подходящих для лечения метастатического рака легкого, и лечебный эффект невелик. Поэтому ранний мониторинг и вмешательства для предотвращения отдаленной колонизации метастазов являются ключом к улучшению выживаемости при раке легкого. Предварительные исследования этого проекта показали, что циркулирующие опухолевые клетки в периферической крови могут быть использованы в качестве эффективного средства для клинической диагностики и лечения злокачественных опухолей легких. Путем анализа разницы во времени и пространстве метастазирования больных раком легкого установлено, что геномы разных стадий метастазирования и метастатических органов рака легкого весьма различны и тесно связаны с выживаемостью пациента. По этой причине мы предлагаем гипотезу о том, что характеристики геномных мутаций циркулирующих опухолевых клеток могут обнаруживать сигналы метастазирования опухоли раньше, чем диагностика с помощью КТ. Чтобы проверить эту гипотезу, мы разработаем систему оценки риска метастазирования рака, основанную на геномике опухоли. Во-первых, мы собираем большие данные о геноме первичного и метастатического рака легких из общедоступных баз данных и используем статистические методы для выявления геномных особенностей, которые в значительной степени связаны с метастатическим раком легких и его метастатическими колонизирующими органами. Во-вторых, использование этих функций для разработки набора моделей машинного обучения, которые могут определять риск метастазирования рака легкого на основе особенностей его генома. Наконец, мы применили модель к клинической практике. Обнаружив циркулирующие опухолевые клетки пациентов с первичным раком легкого во время повторного обследования, мы создали статистическую модель шумоподавления для извлечения геномных характеристик, а затем подставили ее в модель для определения циркулирующих опухолевых клеток, переносимых пациентом. Существует ли риск рецидивов и метастазов. Сравнивая данные визуализации в обзоре, мы проверим, обнаруживает ли модель ранние сигналы метастазирования рака легких раньше, чем методы визуализации. В конечном счете, наша модель объединит геномные маркеры, связанные с риском метастазирования, изучит их нацеливание на лекарства и обеспечит мощную поддержку анализа больших данных для раннего вмешательства в колонизацию метастазов и продления выживаемости пациентов с раком легких. Если эта тема будет продемонстрирована, это поможет прояснить использование анализа больших данных генома опухоли для выявления мутаций геномного драйвера метастатического рака легких; продемонстрировать возможность мутаций драйвера генома циркулирующих опухолевых клеток для прогнозирования риска метастазирования рака легких; и, наконец, уточнить сигнал PI3K/Akt/mTOR Могут ли ингибиторы этого пути использоваться в качестве мишени для раннего вмешательства при метастазировании рака легких.