Статья посвящена 130-летию со дня рождения выдающего отечественного онколога, академика АМН СССР, заслуженного деятеля науки РСФСР, профессора, талантливого организатора здравоохранения, директора Института онкологии с 1942 по 1965 г., основателя Ленинградской школы онкогинекологов Александра Ивановича Сереброва.
Молекулярная диагностика стала неотъемлемой частью определения тактики лечения при раке предстательной железы (РПЖ). Генетические тесты используются для выявления мутаций, связанных с повышенной наследственной предрасположенностью к раку, а также для выбора терапии. Существуют некоторые противоречия, связанные с использованием и интерпретацией молекулярно-генетических анализов. В частности, в исследованиях и клинических рекомендациях гены BRCA1 и BRCA2 нередко объединяются в одну группу, хотя существенная роль в повышении риска РПЖ и предиктивная значимость в отношении ингибиторов поли (АДФ-рибозы) полимеразы (PARPi) были убедительно показаны для мутаций BRCA2, но не для повреждений BRCA1. Применение PARPi основывается на анализе мутаций в генах репарации при помощи гомологичной рекомбинации (гены HRR). Вместе с тем результаты клинических испытаний не подтверждают предиктивной роли нарушений в некоторых включенных в панели HRR генах, таких как ATM, CHEK2 и СDK12. Чувствительность к терапии PARPi связана с биаллельной, а не моноаллельной инактивацией отдельных генов HRR, однако этот аспект в настоящее время не учитывается в инструкциях по применению лекарственных средств или клинических рекомендациях. Тестирование дефицита гомологичной рекомбинации (HRD) представляет собой анализ хромосомной нестабильности в опухоли и широко используется при раке яичника. Это исследование имеет преимущество по сравнению с анализом HRR, поскольку определяет не потенциальные причины геномной нестабильности, а фактическую неспособность опухолевых клеток репарировать двуцепочечные разрывы ДНК. Микросателлитная нестабильность (MSI) встречается в 3-5 % случаев РПЖ, обуславливает необходимость тестирования на синдром Линча и возможность применения иммунотерапии. Использование анализа MSI в реальной клинической практике при РПЖ пока недостаточно распространено.
Рак молочной железы (РМЖ) является самым распространенным злокачественным новообразованием в мире. В 5 – 15% случаев болезнь является моногенной, обусловленной гетерозиготными герминальными мутациями в генах BRCA1, BRCA2, ATM, BARD1, CHEK2, RAD51D, RAD51C, PALB2. Большинство случаев РМЖ являются многофакторным заболеванием, ассоциированным с множеством SNP, многие из которых расположены в межгенных и интронных областях, где локализуются гены ретроэлементов и произошедших от них генов некодирующих РНК. Наиболее распространенными ретроэлементами в геноме человека являются LINE, активация которых при РМЖ определена в ряде научных публикаций. Описаны механизмы влияния LINE на канцерогенез РМЖ за счет активации геномной нестабильности, хромоанагенеза, образования онкогенов и инактивации онкосупрессоров. Можно предположить, что ассоциированные с РМЖ SNP оказывают свое влияние на развитие рака за счет активации и изменения свойств LINE и взаимодействующих с ними микроРНК. Анализ научной литературы подтверждает данное предположение: при РМЖ определено изменение экспрессии произошедших от ретроэлементов 17 онкогенных микроРНК, которые могут быть использованы в качестве мишеней для таргетной противоопухолевой терапии. Кроме того, описано 21 онкосупрессорных произошедших от LINE микроРНК, которые перспективны для лечения РМЖ. Описано также взаимодействие 8 произошедших от LINE микроРНК с длинными некодирующими РНК, в эволюции которых ключевую роль также играют ретроэлементы. Исследование этих данных может раскрыть новые механизмы патогенеза РМЖ с участием LINE, длинных некодирующих РНК и микроРНК.
Иммунотерапия пациентов с онкологическими заболеваниями является в настоящее время одним из наиболее перспективных направлений. При этом ее лечебные возможности выходят за пределы применения ингибиторов иммунных контрольных точек и включают клеточные технологии и противоопухолевые вакцины. Именно последним посвящена работа коллег из ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России. В данном сообщении представлен критический разбор опубликованных в журнале «Вопросы онкологии» результатов применения вакцины CaTeVac у больных меланомой в рамках исследования DENDRON-01.
Osteosarcoma has become increasingly prevalent globally in recent years, significantly impacting the mortality rates of those affected. Histopathological imaging plays a crucial role in the diagnostic process. The proposed research evaluates the effectiveness of these techniques in accurately detecting necrotic, non-viable, and viable tumors within histopathological tissue. The dataset underwent pretreatment using Gaussian filtering to enhance image quality, followed by formularization techniques to improve model generalization and reduce overfitting. Transfer learning models such as EfficientNetB6, DenseNet201, and MobileNetV2 were employed and trained on histopathological images to improve diagnostic accuracy. Pre-trained models derived from the ImageNet architecture were specifically applied for cancer detection. Additionally, a formularization technique was incorporated into the IGDOOD (Iterative gradient descent Of Osteosarcoma Detection) framework to mitigate overfitting and enhance model performance. Iterative gradient descent was the main optimization algorithm used for training the deep learning model, with the formularization techniques implemented to fine-tune the learning rate improve accuracy, and automatically capture tumor regions to extract the nuclear characteristics of tumor cells. These features to develop a histological image classifier for osteosarcoma, using IGDOOD to predict recurrence and survival rates post-treatment. Performance metrics be approximated to assess the efficiency of osteosarcoma detection with reported accuracy on test data being 95.02 % for EfficientNetB6, 99.10 % for DenseNet201, and 99.40 % for MobileNetV2.
