В Сеченовском Университете разработали модели для прогнозирования развития рака легкого.

Новости МирТесен

Исследование, проведенное учеными Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова, поможет специалистам, разрабатывающим лекарственные средства, определять подходящую дозировку и оценивать действенность новых противоопухолевых препаратов на начальных этапах клинических исследований. Проанализировав различные математические модели, применяемые для прогнозирования развития опухоли, исследователи выявили наиболее точные в предсказании реакции опухоли на терапию. Результаты работы были опубликованы в научном журнале CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology.

Выбор подходящей дозировки и оценка эффективности новых противоопухолевых лекарств на начальных этапах клинических испытаний представляют собой одни из самых сложных задач. В условиях ограниченного объема данных разработчики используют математическое моделирование для описания реакции опухоли на препарат и прогнозирования развития заболевания. До настоящего времени оставался нерешенным вопрос о том, какая из существующих моделей наиболее эффективна для решения этой задачи.

Специалисты Центра математического моделирования в разработке лекарств Сеченовского Университета осуществили уникальное сопоставительное исследование пяти распространенных моделей, используя клинические данные 381 пациента, страдающего немелкоклеточным раком легкого. Благодаря применению передовых статистических методов, они определили три наиболее эффективные модели (BiExp, LExp, TGI) и установили область их использования. Модель TGI (Кларет), описывающая ингибирование роста опухоли, оказалась лидером в воспроизведении текущих данных и краткосрочном прогнозировании изменений в опухоли, в то время как модель LExp показала себя стабильной при долгосрочном прогнозировании (до 16 месяцев). Все три модели успешно оценивали объективный ответ опухоли, являющийся одним из важнейших показателей эффективности лекарственного препарата, однако ни одна из них не смогла точно спрогнозировать появление устойчивости опухоли – это требует дальнейших исследований.

«Авторы исследования предоставили ученым и представителям фармацевтической отрасли методологическую основу для выбора наиболее подходящей модели, которая позволит точнее прогнозировать изменения в объеме опухолей и поможет принимать обоснованные решения в процессе клинических испытаний, — пояснила младший научный сотрудник Центра математического моделирования в разработке лекарств Анна Мишина. — Это значительный прогресс в направлении персонализированной терапии и ускорения создания новых противоопухолевых лекарств».

Полученные данные найдут применение в цифровой платформе «Онкомонитор», создаваемой в Сеченовском Университете. Данная разработка предоставит врачам и ученым возможность формировать более точные прогнозы относительно выживаемости пациентов с онкологией и выбирать наиболее подходящие методы лечения.

Данные предоставлены Управлением по связям с общественностью Сеченовского Университета