Ученые из Онкологического центра имени Киммела при Университете Джонса Хопкинса разработали новый метод жидкостной биопсии, который позволяет выявлять рак на ранних стадиях по анализу крови. В отличие от существующих тестов, новая методика оценивает не абсолютный уровень метилирования ДНК, а степень случайных колебаний этих эпигенетических меток — явление, которое исследователи называют «эпигенетической нестабильностью», пишет EurekAlert.
В основе подхода лежит новый показатель — индекс эпигенетической нестабильности (Epigenetic Instability Index, EII). Он отражает хаотичность распределения метильных групп в ДНК, которая, как показало исследование, возрастает уже на самых ранних этапах развития опухоли. Метод позволил с высокой точностью отличать пациентов с ранними стадиями рака легкого и молочной железы от здоровых людей.
Результаты работы были опубликованы в журнале Clinical Cancer Research и представлены на конференции Американской ассоциации исследований рака (AACR).
По словам руководителя исследования, профессора онкологии Университета Джонса Хопкинса Харихарана Исварана, это первое исследование, в котором вариативность эпигенетических изменений была напрямую использована в качестве диагностического инструмента. Ученые обнаружили, что измерение именно случайности метилирования работает эффективнее, чем анализ самих уровней метилирования, применяемый в большинстве современных жидкостных биопсий.
Соавтор исследования Томас Пизаник отмечает, что ранние опухоли и предраковые поражения с высокой эпигенетической нестабильностью, вероятно, быстрее преодолевают защитные механизмы организма и прогрессируют в злокачественные формы, что делает этот показатель особенно ценным для ранней диагностики.
Чтобы создать универсальный диагностический инструмент, исследовательница Сара-Джейн Терсби проанализировала открытые базы данных с эпигенетическими профилями 2084 образцов опухолей. В результате была выделена панель из 269 участков генома — так называемых CpG-островков, — которые отражают большую часть вариабельности метилирования при разных типах рака. Эти участки могут лечь в основу будущих диагностических панелей.
На следующем этапе команда использовала модель машинного обучения, чтобы отличать эпигенетические сигналы рака от нормальных. При тестировании модель показала высокую точность. Так, при аденокарциноме легкого на стадии 1А индекс EII обеспечил чувствительность 81% при специфичности 95%. Для раннего рака молочной железы чувствительность составила около 68% при той же специфичности. Метод также показал перспективные результаты при выявлении сигналов рака толстой кишки, головного мозга, поджелудочной железы и предстательной железы.
Ученые подчеркивают, что эпигенетические изменения начинают накапливаться еще до появления выраженных опухолевых признаков, и если опухолевая ДНК попадает в кровоток, эти изменения можно зафиксировать с помощью анализа случайности метилирования.
В перспективе исследователи планируют расширить клинические испытания и доработать метод для практического применения. По их мнению, EII может дополнить уже существующие скрининговые тесты, такие как DELFI и анализы на мутации ДНК, и использоваться как вторичный инструмент принятия решений.
Авторы подчеркивают, что перед внедрением метод требует подтверждения эффективности в более крупных и длительных клинических исследованиях.