Назад
Только в 2018 году, по оценкам, было зарегистрировано 1,8 миллиона новых случаев заболевания, и рак предстательной железы является четвертым по распространенности раком в мире. Ранняя диагностика заболевания повышает шансы на выживание, но этот рак по-прежнему трудно обнаружить.
Лучший диагностический тест, доступный в настоящее время, измеряет уровень в крови белка, называемого простатоспецифическим антигеном (PSA). Повышенное количество PSA может означать, что у пациента рак, но у 15% пациентов с раком простаты нормальный уровень белка.
Группа ученых из Университета Ноттингем Трент (Ноттингем, Великобритания) и их коллеги получили образцы периферической крови от лиц с подозрением на рак простаты, которые посещали урологическую клинику в Главной больнице Лестера (Лестер, Великобритания) в период с 24 октября 2012 года по 15 августа 2014 года. Периферическая кровь (60 мкл) была взята у всех пациентов с помощью стандартных клинических процедур, также была получена фракция мононуклеарных клеток периферической крови (МКПК). МКПК исследовали при помощью панели моноклональных антител (мАб). Данные о жизнеспособных клетках собирали в течение 1 часа с помощью 10-цветного/3-лазерного проточного цитометра Gallios (Beckman Coulter).
Группа собрала и исследовала натуральные киллеры 72 участников со слегка повышенным уровнем ПСА и отсутствием других симптомов. Среди них у 31 человека был рак простаты, а 41 были здоровы. Эти данные были затем использованы для создания компьютерных моделей, которые могли бы обнаружить наличие заболевания, а также оценить его тяжесть. Алгоритмы были разработаны с использованием машинного обучения, где предыдущая информация о пациенте используется для прогнозирования новых данных.
Статистическими и вычислительными методами была выявлена группа из восьми фенотипических признаков (CD56dimCD16high, CD56+DNAM-1-, CD56+LAIR-1+, CD56+LAIR-1-, CD56brightCD8+, CD56+NKp30+, CD56+NKp30-, CD56+NKp46+), которые при включении в прогностическую модель машинного обучения проведели различия между доброкачественным заболеванием простаты и раком предстательной железы.
Затем модель машинного обучения была адаптирована для прогнозирования классификации риска Д'Амико на основе данных, полученных от 54 пациентов с раком простаты, и было показано, что она позволяет точно различать наличие заболеваний с низким/средним риском и заболеваний с высоким риском без необходимости получения дополнительных клинических данных.
Авторы пришли к выводу, что в результате их исследования был создан новый инструмент обнаружения, который оказался на 12,5% точнее теста PSA при выявлении рака простаты; а также инструмент обнаружения, который оказался на 99% точнее при прогнозировании риска заболевания (с точки зрения клинической значимости) у лиц с раком простаты.
Этот простой анализ крови способен трансформировать диагностику рака простаты. Исследование было опубликовано 28 июля 2020 года в журнале " eLife.
