Технологии комплексного геномного профилирования злокачественных опухолей позволяют онкологическим пациентам получить то лечение, которое подходит именно для их вида опухоли

Услуга по комплексному геномному профилированию (КГП) Foundation Medicine предоставляет информацию, которая помогает врачам-онкологам принимать обоснованное решение o лечении онкологических больных. Услуга включает в себя анализ методом секвенирования нового поколения (Next Generation Sequencing, NGS) во внешней лаборатории, анализируются все известные мутации 4-х классов в более чем 300 генах — замена оснований, вариация числа копий, инсерции/делеции, фьюжины, в результате которого врачу предоставляется персонализированный отчет-справка, состоящий из списка клинически значимых изменений в генах, потенциальных целевых методах лечения, доступных на момент составления отчета клинических испытаний. Кроме того, инновационный метод КГП к позволяет получить данные о количественных маркерах ответа на иммунотерапию — микросателлитной нестабильности и мутационной нагрузке.

Услуги FMI предоставляются для опухолей всех локализаций, валидированный тест

FoundationOne CDx для солидных опухолей, FoundationOne Heme для сарком и лимфом, а также одна из самых передовых и активно развивающихся технологий анализа свободно циркулирующей ДНК —жидкостная биопсия FoundationOne Liquid CDx.

Первый блок отчета представляет собой резюме, содержащее информацию о геномных изменениях, присутствующих в опухоли конкретного пациента. В этом блоке указаны возможные персональные терапевтические подходы.

Во втором блоке проводится литературный обзор с подробными данными об уровне значимости, частоте встречаемости, воздействии на течение болезни и возможности использовать конкретную терапию при этом нарушении. Эта информация предоставляется каждый раз обновленной на момент создания отчета для каждого нового пациента.

В третьем блоке предоставляется подробная информация o текущих подходящих пациенту клинических исследованиях.

На сегодняшний день в мире было проведено более 500 000 тестов, информация о которых составляет базу данных Foundation Medicine. Тестирование внедрено уже в более чем в 60 странах, в США государственном уровне работают схемы возмещения стоимости такого анализа. Теперь технологии Foundation Medicine доступны и в России.

На фоне растущего рынка таргетных препаратов для лечения онкологических заболеваний, меняются стандарты лечения, и геномное профилирование позволяет определить лучший и более эффективный путь применения этих лекарств.

О технологии Foundation Medicine

Традиционные диагностические подходы, такие как флуоресцентная гибридизация insitu (FISH), иммуногистохимия (IHC) и полимеразная цепная реакция (RT-PCR), помогают определить только одиночные нарушения генома, которые связаны с конкретным типом опухоли, а это означает, что большинство генетических нарушений пропускаются. Метод КГП помогает преодолеть ограничения традиционных подходов — обнаруживает все известные онкологически значимые геномные изменения в одном анализируемом образце опухоли, либо крови (инсерции/делеции, вариации числа копий генов, замены оснований, перестройки генов). Комплексное геномное профилирование Foundation Medicine предоставляет информацию, которая помогает врачам-онкологам принимать обоснованное решение о лечении онкологических больных.

Комплексное геномное профилирование

Стремительное внедрение концепции доказательной медицины в клиническую практику обеспечило врачам возможность выбора наиболее оптимальной тактики ведения пациентов с учетом результатов рандомизированных клинических исследований.[1]

Это стало возможным благодаря многолетней работе по анализу колоссального массива накопленных клинических данных о той или иной болезни среди врачей, математиков, экономистов, социальных работников, организаторов здравоохранения, включая Всемирную организацию здравоохранения. [1]

Однако, данный подход не позволяет учитывать индивидуальные характеристики пациента, что, зачастую, является критически важным для назначения терапии. [2,3]

Поэтому медицинские науки сегодня развиваются как персонализированные решения для индивидуальных потребностей пациента. [3]

Согласно определению Совета по развитию науки и техники при президенте США, персонализированная медицина подразумевает «адаптацию терапевтического лечения к индивидуальным особенностям каждого пациента, чтобы выделить субпопуляции, отличающиеся по своей предрасположенности к определенному заболеванию или их ответу на конкретное лечение. Профилактическое или терапевтическое лечение можно затем использовать для тех, кому оно принесет пользу, экономя расходы и избавляя от побочных эффектов тех, кому это лечение не принесет пользы». [4]

Консультативная группа Европейского союза «Горизонт 2020» определяет персонализированную медицину как «модель медицины, использующую характеристику фенотипов и генотипов (т.е. молекулярный профиль, медицинскую визуализацию, данные об образе жизни) индивидуумов для разработки подхода “правильная стратегия лечения для конкретного пациента своевременно” и/или для определения предрасположенности к заболеваниям и/или для своевременной и целенаправленной профилактики» [5]

В рамках персонализированного подхода новые технологии используются во многих областях медицины, в том числе и в области онкологии.

Персонализированная медицина стала реальностью благодаря секвенированию генома человека, достижениям в области медицинской генетики и биотехнологии, включая молекулярную диагностику. [3]

Использование такой диагностики для понимания молекулярных механизмов заболевания имеет решающее значение в обеспечении безопасной и эффективной терапии для многих нозологий и охватывает следующие аспекты:

— Своевременное назначение подходящего лечения;

— Интеграция молекулярной диагностики с терапией;

— Мониторинг терапии, а также определение прогноза. [3]

Совершенствование молекулярной диагностики и геномного анализа, разработка новых подходов в фармакогенетике и появление новых таргетных препаратов позволили персонифицировать подход к каждому пациенту. [6]

До недавнего времени считалось, что все виды злокачественных новообразований одной локализации биологически похожи. Классификация онкологических заболеваний происходила в соответствии с характеристиками образца опухоли: морфологией клеток, наличия поражения лимфатических узлов, метастазов и их особенностями. Таким образом, пациенты с определенным типом опухоли и стадией заболевания получали химиотерапию единообразно. Единые стандартные методы лечения могли помочь одним пациентам, но быть неэффективными для других и / или даже приводить к побочным эффектам. [6]

Сейчас известно, что опухоли одной локализации могут чрезвычайно отличатся. Возрастающая сложность в понимании опухолевого генеза  позволяет говорить о том, что этот процесс перестает быть заболеванием отдельного органа, а становится патологией генов.

Совершенствование методов молекулярно-генетических исследований дало возможность проанализировать не только геном пациента, но и геном опухоли, более точно определить патогенез заболевания и разработать тактику лечения на основе полученных данных. [7,8,9]

Стало возможно классифицировать онкологические заболевания на основе таргетных молекулярных мишеней, выявляемых в ходе молекулярно-генетического исследования. Открытие большого количества генов, ассоциированных с развитием онкопатологии, позволило назначать лечение индивидуально для каждого пациента  исходя из уникального геномного профиля опухоли. Такой персонализированный подход увеличивает вероятность подбора успешной таргетной терапии и уменьшает развитие побочных эффектов. Это особенно актуально в ситуации, когда лечение онкологических заболеваний становится все более сложным, возрастает количество одобренных противоопухолевых препаратов. [10,11,12,13]

Мета-анализ 570 исследований монотерапии II фазы, изучающей влияние персонализированной и таргетной стратегии лечения при различных видах рака (n=32 149 пациентов) показал, что:

— персонализированная стратегия являлась независимым прогностическим фактором лучших исходов и меньшего числа летальных случаев, вызванных токсичностью лекарственных препаратов;

— подобранное лечение с использованием геномных маркеров демонстрировало лучшие исходы, чем лечение с использованием белковых биомаркеров. [15]

Наиболее распространенные виды молекулярного тестирования в настоящее время, такие как ИГХ, ПЦР и FISH, идентифицируют один или два класса генетических изменений в заранее определенном гене и часто специфичны для конкретного типа опухоли. [16]

Более полное тестирование, сосредоточенное на узких участках генов, можно получить секвенированием «горячих точек» («hot spot»). Панели NGS «hot spot» (NGS: секвенирование нового поколения) идентифицируют известные генетические изменения, находящиеся в заранее известных участках представляющих интерес генов. Такие панели не могут обнаружить все классы геномных изменений на всем протяжении гена.

Также следует отметить, что в ряде случаев комплексное геномное профилирование выявляет генетические изменения, пропущенные другими  молекулярно-генетическими методами:

— При немелкоклеточном раке легкого КГП выявляет на 35% и 17% больше пациентов с гибридным ALK и изменениями EGFR, соответственно, по сравнению с традиционными методами FISH и ПЦР. [17,18]

— При колоректальном раке КГП выявляет на 12% больше пациентов со связанными с резистентностью изменениями KRAS по сравнению с традиционными методами ПЦР. [19]

— При меланоме КГП выявляет на 37% больше пациентов с изменениями BRAF по сравнению с ПЦР, ИГХ и другими методами тестирования NGS. [20]

По результатам комплексного геномного профилирования лечащий врач получает четкий и подробный ответ, помогающий принимать клинические решения о дальнейшем ведении пациента на основании информации о:

— Генетических изменениях, ассоциированных с развитием опухоли, в том числе и некоторые отрицательные результаты, такие как отсутствие мутаций в генах, или статус «дикого гена» для помощи в назначении некоторой терапии.

— Геномных сигнатурах (статус TMB и MSI, который может помочь в рекомендации назначения иммунной терапии, показатель LOH (потерю гетерозиготности для рака яичника), который поможет с целесообразностью назначения PARP-ингибиторов).

— Клинически эффективных видах терапии (виды терапии при выявленных генетических изменениях или показателях геномных сигнатур в рамках зарегистрированных показаний при определенном типе злокачественных новообразований или одобренные при других типах опухолей).

— Клинических исследованиях (соответствующие клинические исследования, в которых могут участвовать пациенты, исходя из выявленного геномного профиля и географического положения). [21]

     Таким образом, комплексное геномное профилирование позволяет получить информацию о генетическом ландшафте опухоли, выявить таргетные мишени и помочь подобрать рациональную терапию при любом виде или локализации злокачественного новообразования.

ИСТОЧНИКИ

  1. Дедов И.И. Персонализированная медицина. Вестник РАМН. 2019;74(1):61–70. doi: 10.15690/vramn1108.
  2. Sur RL, Dahm P. History of evidence-based medicine. Indian J
    Urol. 2011;27(4):487–489. doi: 10.4103/0970-1591.91438.
  3. Jain KK. Textbook of personalized medicine. 2nd ed. New York:
    Springer; 2009. doi: 10.1007/978-1-4419-0769-1.
  4. Report of the USA President’s Council of Advisors on Science and
    Technology. Priorities for Personalized Medicine [Internet]. 2008 http://oncotherapy.us/pdf/PM.Priorities.pdf (дата обращения 01.12.2021).
  5. Terkola R, Antoñanzas F, Postma M. Economic evaluation of personalized medicine: a call for real-world data. Eur J Health Econ.
    2017;18(9):1065–1067. doi: 10.1007/s10198-017-0890-x.
  6. Agyeman, Akosua Adom, and Richard Ofori-Asenso. “Perspective: Does personalized medicine hold the future for medicine?.” Journal of pharmacy & bioallied sciences vol. 7,3 (2015): 239-44. doi:10.4103/0975-7406.160040.
  7. Baumgart M et al. Am J Hematol Oncol 2015; 11: 10–13.
  8. Schwaederle M, Kurzrock R. Oncoscience 2015; 2: 779–780.
  9. Heim D et al. Int J Cancer 2014; 135: 2362–2369.
  10. Frampton GM et al. Nat Biotechnol 2013; 31: 1023–1031.
  11. Drilon A et al. Clin Cancer Res 2015; 21: 3631–3639.
  12. Hirsch FR et al. Lancet 2016; 388: 1012–1024.
  13. Chakravarty D et al. JCO Precis Oncol 2017; doi: 10.1200/PO.17.00011.
  14. Global Oncology Trends Report 2018. Report by IQVIA Institute for Human Data Science.
  15. Schwaederle M et al. (2015) J Clin Oncol 33. 2015.
  16. Frampton G et al. (2013) Nature Biotech 31, 1023-34.
  17. Ali, SM., et al. (2016) Oncologist 21:762-70.
  18. Schrock, AB., et al. (2016) Clin Cancer Res 22:3281-5.
  19. Rankin, A., et al. (2016) Oncologist [Epub].
  20.  Boussemart, L., et al. (2017) Annals of Oncology 28 (suppl_5): v428-48.
  21. https://www.foundationmedicine.com/info/about-our-products-and-services  (дата обращения 01.12.2021).


Terkola R, Antoñanzas F, Postma M. Economic evaluation of personalized medicine: a call for real-world data. Eur J Health Econ.

2017;18(9):1065–1067. doi: 10.1007/s10198-017-0890-x.