Radiogenomika – tibbi görüntüləmə ilə genetik məlumatın güc birliyi

Genetika və radiologiyada yenilik

Omika nədir?

Omika bioloji sistemlərin müxtəlif tərəflərini əhatəli araşdıran elm sahələrinin ümumi adıdır. Genomika, proteomika və metabolomika kimi sahələri əhatə edir, biomolekulların quruluşunu, funksiyalarını və qarşılıqlı təsirlərini təhlil edir.

Radiomika nədir?

Radiomika tibbi görüntüləmə məlumatlarından çoxsaylı kəmiyyət xüsusiyyətlərinin çıxarılması və həmin məlumatların təhlili prosesidir. Bu üsul şişlərin heterogenliyini və xüsusiyyətlərini daha yaxşı anlamaq üçün istifadə olunur.

Genomika nədir?

Genomika bir orqanizmin bütün genetik materialının, yəni genomunun quruluşunu, funksiyasını və qarşılıqlı təsirlərini araşdıran elm sahəsidir. Genomik tədqiqatlar genlərin necə işlədiyini, hansı xəstəliklərlə əlaqəli olduğunu və fərdi genetik variasiyaların sağlamlığa təsirini anlamağı hədəfləyir.

Radiogenomika nədir?

Radiogenomika tibbi görüntüləmə məlumatları ilə genomik məlumatları birləşdirən və aralarındakı əlaqələri araşdıran sahədir. Bu üsul xərçəng müalicəsində fərdiləşdirilmiş yanaşmalar hazırlamaq üçün istifadə olunur.

Radiogenomika fərdiləşdirilmiş tibbin açarı ola bilərmi?

Radiogenomika genomlarla görüntüləmə fenotipləri arasındakı əlaqəyə yönələrək şiş heterogenliyini araşdırmaq, immun cavabı və xəstəliyin gedişini proqnozlaşdırmaq üçün geniş tətbiq edilir. Radiogenomika fərdiləşdirilmiş tibbdəki mövcud meyillərin qaçılmaz nəticəsidir, çünki ənənəvi genetik sekvensləmədən daha az xərc tələb edir və məhdud biopsiya nümunələri əvəzinə bütün şişə çıxış verir. Voksellər (həcmli piksellər) vasitəsilə genetik məlumat təmin etməklə heterogen şişi və ya şiş qrupunu hədəfləyən fərdiləşdirilmiş müalicəyə imkan yarada bilər. Zədələnmənin xüsusiyyətlərini kəmiyyət baxımından qiymətləndirməkdən əlavə, radiogenomika xoşxassəli və bədxassəli törəmələri, eləcə də xəstələrin xüsusiyyətlərini ayırd etmək üçün istifadə edilə bilər; bununla xəstələri xəstəlik riskinə görə daha yaxşı qruplaşdırıb daha dəqiq görüntüləmə və skrininq təmin edə bilər. Bu məqalədə radiogenomikanın onkologiyada diaqnostika, müalicə planlaşdırılması və qiymətləndirmədə tətbiqini çoxomikalı yanaşma ilə xarakterizə edirik. Həmçinin bu sahədəki çətinlikləri, üsulların əhatə dairəsini və klinik tətbiq imkanlarını müzakirə edirik.

Genom inqilabı ilə tibbin dəyişən taleyi

1990-cı illərin əvvəllərindəki genom inqilabından bəri xərçəng tədqiqatları xəstəliklərin əsas səbəblərini genetik səviyyədə araşdırmağa yönələrək fərdiləşdirilmiş müalicələrə imkan yaratmağa çalışıb. İnsan Genomu Layihəsinin tamamlanmasından sonra genomika daha funksional səviyyəyə keçərək gen və zülalların ifadə profillərinə, eləcə də rollarına diqqət yetirib. Xərçəng genetikası barədə anlayışımız xəstəlik haqqında düşünmə və onu müalicə etmə tərzimizi dəyişib. Xərçəng Genomu Atlası (TCGA) layihəsi kimi işlərdə bir çox xərçəng növü üzrə genişmiqyaslı transkriptom, epigenomik və proteomik məlumat əldə etmək üçün çoxlu nümunədən istifadə edilib. Lakin ənənəvi genetik təhlil üsulları prosedur üçün invaziv biopsiya nümunələrinə və ya əməliyyatdan sonrakı patoloji toxumalara əsaslanır. Bu, müəyyən risk və potensial ağırlaşmalar daşıdığından hər xərçəng xəstəsinə tətbiq edilə bilməz.

Şiş heterogenliyi nəzərə alınmalıdır

Şişdaxili və ya şişlərarası heterogenlik səbəbindən toxuma biopsiyaları mühüm genetik dəyişiklikləri düzgün aşkarlamaya bilər. Nümunələr adətən heterogen zədələnmələrin kiçik hissəsindən götürülür və zədələnmənin anatomik, funksional və fizioloji xüsusiyyətlərini düzgün əks etdirməyə bilər. Daha vacibi, müalicə zamanı cavabı araşdırmaq üçün toxumanı dəfələrlə götürmək mümkün deyil. Buna görə genomik və ya proteomik profilin ümumi klinik praktikaya inteqrasiyası çətin olaraq qalır.

Radiomik həllərin yaranması

Tibbi görüntüləmə tibb elmində və klinik praktikada həyati texnologiyadır. Lakin onun rolu böyük diaqnostik vasitədən fərdiləşdirilmiş tibbdə aparıcı rola doğru sürətlə dəyişir. Ənənəvi görüntüləmə qiymətləndirilməsi şişin sıxlığı, kontrastlanma nümunələri, şiş sərhədlərinin müntəzəmliyi, şişdaxili hüceyrələr və hüceyrəsiz komponentlər, ətraf strukturlarla anatomik əlaqə və anatomik dəyişikliklər kimi keyfiyyət xüsusiyyətlərinə əsaslanır. Əksinə, sürətlə inkişaf edən radiomika sahəsi dördkanallı görüntülərdən sıxlıq, tekstura, forma və ölçü göstəriciləri kimi kəmiyyət məlumatlarını rəqəmsal şəkildə çıxarmağa imkan verir.

2012-ci ildə təqdim edilmiş yeni texnologiya olan radiomika görüntülərdən yüksək məhsuldarlıqlı alqoritmlərlə kəmiyyət xüsusiyyətlərini çıxarmağa, sonra bu məlumatları süzməyə, qruplaşdırmağa və təhlil etməyə yönələrək şiş heterogenliyini təsvir və proqnozlaşdırmağı hədəfləyir. Rəqəmsal tibbi görüntülərin müxtəlif əlaqəli məlumatlarla çevrilməsindəki irəliləyişlərə baxmayaraq, radiomik xüsusiyyətlərin bioloji şərhini müəyyənləşdirməkdə mühüm maneələr var.

Fərqli məlumatların inteqrasiyası

Böyük məlumatlar və fərdiləşdirilmiş tibbin növbəti dövrünə qədəm qoyarkən bir çox mütəxəssis "radiogenomika" anlayışını irəli sürüb. Radiogenomika tibbi görüntüləmə ilə genomik məlumatlar arasında çoxmiqyaslı əlaqələrin yaradılmasına yönəlir. Onu radiomika ilə genomikanın birləşməsi kimi düşünmək olar; yuxarıda göstərilən çatışmazlıqları aradan qaldırmağa çalışır. Son on ildə xeyli inkişaf edib və xüsusilə xərçəng üçün müalicə biomarkerlərini müəyyənləşdirərək, kəmiyyət görüntüləmə xüsusiyyətlərini genomik imzalarla əlaqələndirməklə qeyri-invaziv proqnostik və diaqnostik yanaşmalar yaratmaq potensialı göstərib. Müxtəlif xərçəng növlərinin molekulyar xarakteristikasının yaxşılaşması, toxuma təhlili və maşın öyrənməsindəki irəliləyişlərlə birlikdə xərçəng diaqnostikası radiogenomika vasitəsilə fərdiləşdirilmiş tibbə yönəlməyə hazırlaşır.

1990-cı illərin əvvəllərindəki genom inqilabından bəri xərçəng tədqiqatları xəstəliklərin əsas səbəblərini genetik səviyyədə araşdırmağa yönəlib. İnsan Genomu Layihəsinin tamamlanması ilə genomika daha funksional səviyyəyə keçərək gen və zülalların ifadə profillərinə, eləcə də rollarına diqqət yetirib. Xərçəng genetikası barədə anlayışımız xəstəlik haqqında düşünmə və onu müalicə etmə tərzimizi dəyişib. Xərçəng Genomu Atlası (TCGA) layihəsi kimi işlərdə bir çox xərçəng növü üzrə genişmiqyaslı transkriptom, epigenomik və proteomik məlumat əldə etmək üçün çoxlu nümunədən istifadə edilib. Lakin ənənəvi genetik təhlil üsulları prosedur üçün invaziv biopsiya nümunələrinə və ya əməliyyatdan sonrakı patoloji toxumalara əsaslanır. Bu, müəyyən risk və potensial ağırlaşmalar daşıdığından hər xərçəng xəstəsinə tətbiq edilə bilməz. Şişdaxili və ya şişlərarası heterogenlik səbəbindən toxuma biopsiyaları mühüm genetik dəyişiklikləri düzgün aşkarlamaya bilər. Nümunələr adətən heterogen zədələnmələrin kiçik hissəsindən götürülür və zədələnmənin anatomik, funksional və fizioloji xüsusiyyətlərini düzgün əks etdirməyə bilər. Daha vacibi, müalicə zamanı cavabı araşdırmaq üçün toxumanı dəfələrlə götürmək mümkün deyil. Buna görə genomik və ya proteomik profilin ümumi klinik praktikaya inteqrasiyası çətin olaraq qalır.

Tibbi görüntüləmə tibb elmində və klinik praktikada həyati texnologiyadır. Lakin onun rolu böyük diaqnostik vasitədən fərdiləşdirilmiş tibbdə aparıcı rola doğru sürətlə dəyişir. Ənənəvi görüntüləmə qiymətləndirilməsi şişin sıxlığı, kontrastlanma nümunələri, şiş sərhədlərinin müntəzəmliyi, şişdaxili hüceyrələr və hüceyrəsiz komponentlər, ətraf strukturlarla anatomik əlaqə və anatomik dəyişikliklər kimi keyfiyyət xüsusiyyətlərinə əsaslanır. Əksinə, sürətlə inkişaf edən radiomika sahəsi dördkanallı görüntülərdən sıxlıq, tekstura, forma və ölçü göstəriciləri kimi kəmiyyət məlumatlarını rəqəmsal şəkildə çıxarmağa imkan verir. 2012-ci ildə təqdim edilmiş yeni texnologiya olan radiomika görüntülərdən yüksək məhsuldarlıqlı alqoritmlərlə kəmiyyət xüsusiyyətlərini çıxarmağa, sonra bu məlumatları süzməyə, qruplaşdırmağa və təhlil etməyə yönələrək şiş heterogenliyini təsvir və proqnozlaşdırmağı hədəfləyir. Rəqəmsal tibbi görüntülərin müxtəlif əlaqəli məlumatlarla çevrilməsindəki irəliləyişlərə baxmayaraq, radiomik xüsusiyyətlərin bioloji şərhini müəyyənləşdirməkdə mühüm maneələr var.

Böyük məlumatlar və fərdiləşdirilmiş tibbin növbəti dövrünə qədəm qoyarkən bir çox mütəxəssis "radiogenomika" anlayışını irəli sürüb. Radiogenomika tibbi görüntüləmə ilə genomik məlumatlar arasında çoxmiqyaslı əlaqələrin yaradılmasına yönəlir. Onu radiomika ilə genomikanın birləşməsi kimi düşünmək olar; yuxarıda göstərilən çatışmazlıqları aradan qaldırmağa çalışır. Son on ildə xeyli inkişaf edib və xüsusilə xərçəng üçün müalicə biomarkerlərini müəyyənləşdirərək, kəmiyyət görüntüləmə xüsusiyyətlərini genomik imzalarla əlaqələndirməklə qeyri-invaziv proqnostik və diaqnostik yanaşmalar yaratmaq potensialı göstərib. Müxtəlif xərçəng növlərinin molekulyar xarakteristikasının yaxşılaşması, toxuma təhlili və maşın öyrənməsindəki irəliləyişlərlə birlikdə xərçəng diaqnostikası radiogenomika vasitəsilə fərdiləşdirilmiş tibbə yönəlməyə hazırlaşır.

Radiogenomik iş axınlarına ümumi baxış

Radiogenomikanın əsas ideyası xəstəlik fenotiplərini kəmiyyət baxımından əks etdirən görüntüləmə məlumatlarını molekulyar səviyyədəki fəaliyyəti əks etdirən genomik məlumatlarla birləşdirmək, genomik və görüntüləmə xüsusiyyətləri arasında əlaqələr qurmaq və bu məlumatların təhlili və süzgəcdən keçirilməsi əsasında xəstəliklərin genetik fonu və inkişafı barədə bilik əldə etməkdir. Bu vasitə və üsullar aşağıda ətraflı təqdim olunur. 2012-ci ildə Lambin və həmkarları görüntülərin bioloji təbiətini araşdırmaq və klinik qərarlara dəstək vermək üçün avtomatik, yüksək məhsuldarlıqlı xüsusiyyət çıxarma üsulları ilə tibbi görüntüləri böyük həcmdə xüsusiyyət məlumatına çevirən görüntüləmə genomikası anlayışını rəsmi olaraq təqdim ediblər. Radiogenomik iş axını aşağıdakı addımlardan ibarətdir: (i) Görüntülərin toplanması klinik sınaqlardakı "hal qeydiyyatı"na bənzəyir. Rentgenoqrafiya, ultrasəs, maqnit rezonans görüntüləmə (MRI) və pozitron emissiya tomoqrafiyası (PET)/CT daxil olmaqla müxtəlif görüntü toplama yolları var; (ii) Görüntünün seqmentasiyasına əl ilə, yarıavtomatik və tam avtomatik seqmentasiya daxildir; (iii) Görüntü xüsusiyyətlərinin çıxarılması və təsviri, yəni maraq sahələrini kəmiyyətcə təsvir etmək üçün yüksəkölçülü xüsusiyyət məlumatlarının çıxarılması görüntü histologiyasının əsas hissəsidir; (iv) Xüsusiyyətlərin seçilməsi və modelin qurulması; (v) Klinik tətbiqlər: görüntü histologiyasının ən çox tətbiq edildiyi sahələr şişlərin təsnifatı, mərhələləndirilməsi və proqnostik qiymətləndirmədir (Şəkil 1).

Radiomika–genomika əlaqəsinin müxtəlif omika sahələrinə ümumi baxış

Son illərdə radiogenomik texnologiyaların inkişafı radiomikanın klinik tətbiqinin çoxomikalı baxışla araşdırılmasında paradiqma dəyişikliklərinə səbəb olub. Fathi və həmkarları yeni GBM diaqnozu qoyulmuş xəstələrdə klinik nəticələri düzgün modelləşdirmək üçün klinik məlumatlar, MGMT metilləşməsi, radiomik və genetik məlumatlar daxil olmaqla bir neçə omika məlumatını birləşdiriblər. Bu araşdırma risk qruplarını düzgün təsnif etmək üçün dəqiq tibbdə radiogenomikanın tətbiqini çoxomikalı yanaşma ilə xarakterizə edib. Buna görə bu icmalda radiogenomikanı üç əsas komponentə bölürük. PubMed və Web of Science məlumat bazalarında 2017–2022-ci illərdə təsir əmsalı (IF) 5-dən yüksək olan müvafiq məqalələri axtardıq.

Gen mutasiyalarını proqnozlaşdırmaq üçün radiogenomik modellərin istifadəsi

Gen mutasiyalarının müəyyənləşdirilməsi xərçəngin diaqnostikası, müalicə seçimi və müalicə effektivliyinin izlənməsi üçün vacibdir. Bu mutasiyaları aşkarlamaq üçün ən geniş yayılmış üsul toxuma biopsiyasıdır; invaziv, bahalı və vaxt aparan olduğuna görə bütün xəstələr üçün uyğun deyil. Radiomika isə standart radioloji müayinələrdən istifadə etməklə müxtəlif görüntüləmə rejimlərindən əldə edilən çoxlu qabaqcıl kəmiyyət görüntü xüsusiyyətlərinin avtomatik çıxarılması və təhlili deməkdir. Radiogenomika radiomika ilə genomikanı birləşdirən və dəqiq tibbi asanlaşdıran yeni sahə kimi yaranıb. Buna görə xərçəngin daha effektiv aşkarlanmasına kömək etmək üçün radiomikanın gen mutasiyalarının proqnozlaşdırılmasında tətbiqi daha çox araşdırılmalıdır. Bu bölmədə radiomikanın beyin, ağciyər, kolorektal, süd vəzi və böyrək şişlərində gen mutasiyalarının proqnozlaşdırılmasındakı rolu barədə mövcud biliklərimizi qısaca nəzərdən keçiririk. Tədqiqatların əksəriyyəti tək nukleotid dəyişiklikləri və əlavəolunma/silinmə (indel) mutasiyaları daxil olmaqla gen mutasiyalarına yönəlib.

Tək nukleotid polimorfizmi (SNP) ən çox araşdırılan genomik variantdır. SNP-lər kodlaşdıran və kodlaşdırmayan DNA-ya, eləcə də zülal ifadəsinə təsir edə bilən tək əsas cütü dəyişiklikləridir. GWAS genetik təhlil üçün genomdakı milyonlarla SNP-dən istifadə edən molekulyar genetik tədqiqatdır. GWAS mürəkkəb xüsusiyyətlərə təsir edən genetik variantları müqayisə edib tapmaq üçün genomdakı milyonlarla tək nukleotid polimorfizmini molekulyar genetik biomarker kimi istifadə edir. Seibold və həmkarları radiogenomikadan istifadə edərək replikasiya mərhələsində dörd gendəki ən mühüm on SNP-ni 1883 süd vəzi xərçəngi xəstəsində qiymətləndirib, sonra 753 xəstədə doğrulayıblar; rs2682585-in gec dəri toksikliyi və ümumi toksik cavabla güclü əlaqəli 

olduğunu müəyyən ediblər. Eyni şəkildə, Kerns və həmkarları AGT, COG2, CAPN9, ARV1, AL512328.1 və LOC101927604 genlərinin prostat xərçəngində şüa müalicəsindən sonra proqressiv radiotoksik hematuriya ilə əlaqəli ola biləcəyini aşkar ediblər.

Kiçik hüceyrəli olmayan ağciyər xərçənginin (NSCLC) genomik altqrupları üçün spesifik müalicələr mövcud olduğuna görə genotipləmə müalicəyə istiqamət verməkdə həyati əhəmiyyət daşıyır. Radiogenomika şişlərin sürətli, qeyri-invaziv genotiplənməsi üçün mühüm texnoloji vasitə təmin edə bilər. Epidermal böyümə amili reseptoru (EGFR) mutasiyaları və anaplastik limfoma kinazası (ALK) yenidən düzülmələri NSCLC xəstələrini tirozin kinaza inhibitorları (TKI) ilə müalicə etmək üçün mühüm bioloji göstəricilərdir. Lv və həmkarları aşağı pSUVmax dəyərinin mutant EGFR vəziyyəti ilə əlaqəli olduğunu və EGFR testi aparıla bilməyən bəzi NSCLC xəstələrində digər klinik amillərlə birlikdə EGFR mutasiya vəziyyətini ayırd etmə qabiliyyətini artıra biləcəyini təsdiqləyiblər. Bu retrospektiv tədqiqata EGFR və ya ALK dəyişikliyi olan ümumilikdə 849 NSCLC xəstəsi daxil edilib. Zhang və həmkarları LIFEx paketindən istifadə edərək 47 PET və 45 CT görüntüləmə xüsusiyyəti çıxarıb, bunları klinik dəyişənlərlə birləşdirərək EGFR üçün yüksək proqnoz gücü göstərən model yaradıblar. Eyni şəkildə, Zhang və həmkarları təlim qrupundakı xəstələrin CT görüntülərindən əldə edilmiş 485 kəmiyyət tekstura xüsusiyyəti ilə NSCLC-də EGFR mutasiyalarını proqnozlaşdırıb, görüntü histoloji xüsusiyyətlərinə əsaslanan modelin əla performansını göstəriblər. Nair və həmkarları isə CT və 18F-FDG-PET-CT görüntülərindən istifadə etməklə EGFR mutasiyalarını müəyyənləşdirən görüntüləmə genomikası modeli hazırlayıblar. FDG-PET əsaslı model vəhşi tip ilə mutant EGFR-i ayırd etməkdə 0,8 AUC ilə yaxşı performans göstərib. Ümumilikdə, FGD-PET və CT görüntüləmə NSCLC şişlərində EGFR mutasiyalarını və ALK yenidən düzülmələrini müəyyənləşdirməkdə güclü performansa malikdir.

Kolorektal xərçəngin (CRC) artan insidensi xəstələnmə və ölümlə birlikdə böyük müalicə çətinliyi yaradır. Son illərdə CRC xəstələrində KRAS mutasiya vəziyyətinə dair görüntüləmə genomikası tədqiqatlarına geniş maraq göstərilib. Shin və həmkarları polip morfologiyasının, artmış aksial uzunluğun, artmış aksial–uzununa nisbətin və N2 limfa düyünü vəziyyətinin KRAS mutasiyaları ilə əlaqəli olduğunu müşahidə ediblər. Sonra Lubner və həmkarlarının tədqiqatında CRC-nin 77 qaraciyər metastazı araşdırılıb və tekstura parametrlərinin şiş dərəcəsi, serum karsinoembrional antigeni (CEA) və KRAS mutasiya vəziyyəti ilə korrelyasiyası aşkarlanıb. Yang və həmkarları 117 CRC xəstəsində gen mutasiyaları ilə klinik fon, şiş mərhələsi və histoloji differensiasiya arasındakı əlaqəni modelləşdirib təhlil ediblər. Nəticələr görüntü histoloji xüsusiyyətlərinin KRAS/NRAS/BRAF mutasiyaları ilə korrelyasiya etdiyini, CT-nin CRC şişlərinin genotiplərinin müəyyənləşdirilməsinə töhfə verə və daha dəqiq müalicəni asanlaşdıra biləcəyini göstərib.

Yuxarıdakı tədqiqatlar ənənəvi görüntüləmə və görüntü histoloji xüsusiyyətlərinin bir neçə xərçəng növündə gen mutasiyaları üçün yaxşı proqnoz dəyəri daşıdığını göstərib. Mədəaltı vəzi biopsiyasını əvəz edə bilməsələr də, qeyri-invaziv və təkrarlana bilən olmaları ilə klinik müalicə qərarlarına kömək edə bilərlər. Lakin hələ aşkarlanmamış çoxsaylı şüaya həssas SNP-lər səbəbindən klinik tətbiqlər məhdud qala bilər.

Radiomik tətbiqlərin transkriptomikadakı yeri

Hər genin oynaya biləcəyi müxtəlif rolları anlamaq üçün transkriptomika — müəyyən orqanizmdə və ya hüceyrələrdə konkret şəraitdə genetik transkripsiya səviyyəsində gen ifadəsi nümunəsinin araşdırılması — lazımdır. Transkriptomikadan sağlam insanlarla xəstələr arasındakı gen ifadəsi fərqlərini daha yaxşı anlamaq üçün istifadə edilə bilər. Tədqiqatçılar hansı genlərin aktivləşdiyini və hansılarının söndüyünü, bunun hansı insan qruplarında baş verdiyini araşdıraraq gen ifadəsi variasiyalarının xəstəliyin gedişinə necə təsir edə biləcəyinə dair ipucları əldə edirlər. Buna görə xərçəngin aşkarlanmasına daha dəqiq istiqamət vermək üçün transkriptomik biomarkerlər daha çox araşdırılmalıdır. Bu bölmədə beyin və böyrək şişlərində transkripsiya biomarkerlərinin rolunu qısaca nəzərdən keçiririk.

Bəzi geniş yayılmış mutasiyaların klinik əhəmiyyəti bilinmədiyindən onların klinik biomarker kimi istifadəsi məhduddur. Transkripsiya biomarkerləri isə ccRCC-ni klinik baxımdan əhəmiyyətli molekulyar altqruplara bölmək üçün daha üstün üsullardır. Brooks və həmkarları lokalizə ccRCC-ni yüksək və aşağı risk qruplarına ayırmaq üçün 34 gen ifadəsi imzası hazırlayıblar. Həmçinin Jamshidi və həmkarları MR görüntüləmə xüsusiyyətlərindən istifadə edərək müxtəlif onkogen yolları müəyyənləşdirmək üçün GSEA alqoritmini tətbiq ediblər. Gen dozasında və mRNA ifadəsində uyğun variasiyaları üzə çıxaran 34 gen lokusu arasında korrelyasiyalar tapılıb və bununla GBM üçün MR görüntüləmə, mRNA və CNV radiogenomik əlaqə xəritəsi yaradılıb. Başqa tədqiqatda hepatosellülar karsinomada 18F-flüoroxolinin PET/CT görüntüləmə fenotipləri molekulyar xüsusiyyətlərlə əlaqələndirilərək transkriptomika və onun sağqalım ilə potensial əlaqəsi araşdırılıb. Eyni şəkildə, Yamamoto və həmkarları süd vəzi xərçəngində MR görüntü fenotiplərini ümumi gen ifadəsi nümunələri ilə əlaqələndirən radiogenomik xəritə yaradıb, müəyyən MR fenotipləri ilə maraq doğuran gen dəstləri arasındakı əlaqələri təsvir ediblər. Onlar həmçinin MR görüntülərində kənar kontrastlanma xüsusiyyətlərinin HOX transkripsion antisens RNA (HOTAIR) daxil olmaqla səkkiz lncRNA ilə əlaqəli olduğunu aşkar ediblər.

Radiomika ilə epigenetikanın birləşdirilməsi

Epigenetik dəyişikliklərin xərçəngin yaranmasını necə yönləndirdiyini anlamaq xərçəng tədqiqatlarında böyük maraq doğuran sahədir. Genetik mutasiyalardan fərqli olaraq epigenetik modifikasiyalar geri çevrilə bilir və buna görə müdaxilə üçün cəlbedici hədəflərdir. Xərçəng epigenetik mexanizmlərlə başlayır və inkişaf edir; epigenetik müxtəliflik şişin təkamülünə və uyğunlaşmasına kömək edən dinamik gen ifadəsi nümunələrini təşviq edir. Radiogenomika epigenetik xüsusiyyətlərlə xərçəngin klinik-patoloji xüsusiyyətləri arasındakı mühüm əlaqələrə yeni yanaşmalar təqdim edərək epigenetik əlamətlərin fərdiləşdirilmiş tibbdə biomarker kimi işləmək potensialını vurğulayır.

CT görüntüləmə xüsusiyyətləri, RUNX3 metilləşmə səviyyələri və sağqalım arasındakı əlaqələri araşdırmaq üçün Cen və həmkarları böyrəyin şəffaf hüceyrəli karsinoması modelini yaradıblar. Onlar qeyri-aydın şiş sərhədlərinin, solda yerləşən şişlərin və şişdaxili damarların RUNX3 metilləşmə səviyyəsinin yüksəlməsini əhəmiyyətli şəkildə proqnozlaşdırdığını aşkar ediblər. Həmçinin Kanas və həmkarları qlioblastomada əməliyyatdan əvvəlki standart MRI dəyişənləri ilə MGMT metilləşmə vəziyyəti arasında əlaqə olduğunu göstəriblər.

Ümumilikdə, epigenetik mexanizmləri və epigenetik omika ilə radiomika arasındakı qarşılıqlı təsirləri daha yaxşı anlamaq radiogenomik strategiyaların hazırlanması üçün yeni baxışlar təmin edə bilər.

Klinik tətbiqlər

Bu onilliyin əvvəlindən radiogenomik tədqiqatlar nəzərəçarpan irəliləyiş əldə edərək sahənin klinik yardımı əhəmiyyətli dərəcədə inkişaf etdirmək potensialını vurğulayıb. Radiogenomika hələ başlanğıc mərhələsində olduğuna görə klinik tətbiqlərdəki tam potensialı reallaşmayıb. Bununla belə, bir çox tədqiqat erkən klinik tətbiqlərdə ümidverici nəticələr göstərib. PubMed və Web of Science məlumat bazalarında 2017–2022-ci illərdə təsir əmsalı (IF) 5-dən yüksək olan müvafiq məqalələri axtardıq.

Görüntüləmə fenotipləri ilə molekulyar fenotiplər arasındakı əlaqə

Düzgün molekulyar fenotipin müəyyənləşdirilməsi hədəfə yönəlmiş müalicənin ilkin şərtidir. Bədxassəli şişlərin heterogenliyi səbəbindən biopsiya ilə alınan kiçik toxuma parçalarında şişin gen mutasiyalarını düzgün əks etdirmək çətindir. Radiogenomika görüntüləmə xüsusiyyətləri (görüntüləmə fenotipi) ilə şişlərin molekulyar markerləri (molekulyar fenotip) arasındakı əlaqəni üzə çıxararaq bu vəziyyəti yaxşılaşdırmağı hədəfləyir.

IDH1 mutasiyalarının aşkarlanması qlioma üçün böyük diaqnostik və proqnostik əhəmiyyət daşıyır. GBM izositrat dehidrogenaza (IDH) vəziyyətinə görə IDH-vəhşi tip və ya IDH-mutant tip kimi təsnif edilə bilər. Tədqiqatların çoxu IDH vəziyyətini proqnozlaşdırmaq üçün MR görüntüləmədən istifadə edib və məhdud uğur əldə edib. Mövcud tədqiqat yüksək dərəcəli qliomalarda IDH genotiplərini proqnozlaşdırmaq üçün klinik amillər və MRI-nin multimodal xüsusiyyətləri ilə maşın öyrənməsi üsullarını tətbiq edib. Məsələn, Zhang və həmkarları klinik məlumatlardan və əməliyyatdan əvvəlki multimodal görüntüləmə xüsusiyyətlərindən istifadə edərək yüksək dərəcəli qliomalarda IDH genotiplərini proqnozlaşdıran təsadüfi meşə təsnifatlandırıcısı yaradıblar. Həmçinin Chang və həmkarları ənənəvi MR görüntüləmədən yararlanaraq II-IV dərəcəli qliomada IDH genotipini qeyri-invaziv proqnozlaşdırmaq üçün dərin öyrənmə üsulunu tətbiq ediblər. Bu model invaziv toxuma nümunələnməsini tamamlayan qeyri-invaziv vasitə potensialı daşıya, xəstəliyin daha erkən mərhələdə və izləmə zamanı idarəsini asanlaşdıra bilər.

Süd vəzi xərçənginin luminal A, luminal B, HER2-zənginləşmiş və bazalabənzər (Şəkil 2) daxil olmaqla molekulyar alt tipləri müalicəyə cavab və xəstə nəticələrindəki fərqləri izah etmək üçün ilk dəfə Perou və həmkarları tərəfindən təklif edilib. Sonrakı çoxsaylı tədqiqatlar bu molekulyar alt tiplərin klinik əhəmiyyətini və kimyaterapiya, endokrin müalicə və HER2-hədəfli müalicə qərarlarının qismən bu tiplərlə uyğun olduğunu təsdiqləyib. Mazurowski və həmkarları xərçəng görüntü arxivindən 48 xəstəni araşdırıb, dinamik kontrastlanma xüsusiyyətlərinin luminal B süd vəzi xərçəngi ilə əlaqəli olduğunu göstərən 23 DCE-MRI xüsusiyyəti əldə ediblər. Bu alt tipdə zədələnmənin kontrastlanma nisbəti fon parenximasının kontrastlanma nisbətindən daha yüksək olmağa meyillidir. Leithner və həmkarları birinci sıra histoqramları və boz səviyyələrin birgə rastgəlmə matrisləri kimi DWI görüntü xüsusiyyətlərinin luminal B və HER2-zənginləşmiş alt tiplər üçün süd vəzi xərçənginin reseptor vəziyyətini və molekulyar alt tipləri daha dəqiq müəyyən edə bildiyini aşkar ediblər. Xie və həmkarları çoxmüstəvili MR görüntüləmə və şiş histoqram təhlilindən istifadə edərək üçlü-mənfi süd vəzi xərçəngini digər alt tiplərdən ayırıblar və luminal A ilə HER2-zənginləşmiş alt tiplərdən differensial diaqnostikada yaxşı dəqiqlik göstəriblər. Dilorenzo və həmkarları müxtəlif süd vəzi xərçəngi alt tiplərinin differensial diaqnostikasında MRI fon parenximası kontrastlanmasının (BPE) dəyərini araşdırıblar. Yüngül BPE-nin luminal B və ya HER2-mənfi alt tiplərə, güclü BPE-nin isə üçlü-mənfi süd vəzi xərçənginə işarə etdiyini göstəriblər.

Yeni bioloji biliklər medulloblastomanın (MB) təsnifatında dörd fərqli molekulyar altqrupun müəyyənləşdirilməsinə səbəb olub: sonic hedgehog (SHH), wingless (WNT), qrup 3 və qrup 4. Əməliyyatdan əvvəlki çoxparametrli MRI-dən alınan ənənəvi görüntüləmə xüsusiyyətləri MB-nin molekulyar altqrupları ilə əlaqələndirilib və müxtəlif proqnoz dəqiqliyinə malik altqrupa spesifik nomoqramların yaradılmasına imkan verib. Əməliyyatdan əvvəlki çoxparametrli maqnit rezonans görüntüləmə əsaslı nomoqramlar SHH və qrup 4 medulloblastomanın molekulyar alt tiplərini etibarlı proqnozlaşdıra bilər. Yan və həmkarları MB-nin molekulyar altpopulyasiyalarını proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsi modelləri hazırlayıblar. Nəticələr bu alqoritmlərin molekulyar altpopulyasiyaları qeyri-invaziv proqnozlaşdırmaq potensialı olduğunu göstərib.

Onkoloji müalicələrin effektivliyini qiymətləndirmək və müalicə variantlarını seçmək üçün radiogenomikanın istifadəsi

Son illərdə radiogenomik tədqiqatlarda misilsiz irəliləyiş əldə edilib və şiş toxumalarının görüntü xüsusiyyətləri ilə kimyaterapiya, radioterapiya, hədəfə yönəlmiş müalicə və immunoterapiya kimi müxtəlif müalicələrə cavabın dəqiq proqnozlaşdırıla bildiyi göstərilib.

İmmunoterapiya

18F-FDG-PET/CT görüntüləmə genomikası PD-1/PD-L1 ifadəsini proqnozlaşdırmaq üçün getdikcə daha çox araşdırılıb və tətbiq edilib. Son tədqiqatlar dərin öyrənmə balının (DLS) fərdi müalicə qərarlarına istiqamət vermək üçün IHC ilə müəyyən edilən PD-L1 ölçümünü əvəz edə biləcəyini göstərib. Eyni şəkildə, Dall'Olio və həmkarları irəli mərhələ NSCLC xəstələrində ümumi metabolik şiş həcminin (tMTV) ≥ 75 cm3 olmasının yüksək PD-L1 ifadəsi olan xəstələrdə pis proqnoz biomarkeri ola biləcəyini göstəriblər. Bu məlumat pembrolizumaba əlavə kimyaterapiyadan fayda görə biləcək xəstələri müəyyənləşdirmək üçün yararlı ola bilər.

Neoadyuvant sistemik müalicə

Neoadyuvant sistemik müalicə (NST) lokalizə və irəli mərhələ süd vəzi xərçəngində şişi kiçildərək süd vəzini qoruyan cərrahiyyə imkanlarını artıran standart yardımdır. Lakin NST-dən yalnız az sayda süd vəzi xərçəngi xəstəsi fayda görür, çünki bəzi bioloji aqressiv zədələnmələr NST-dən sonra effektiv nəzarətə alınmaya bilər. Buna görə NST-dən fayda görə biləcək xəstələrin müəyyənləşdirilməsi olduqca vacibdir. Patoloji tam cavab (pCR) uzunmüddətli müsbət proqnozla sıx əlaqəlidir və NST-nin effektivliyini qiymətləndirmək üçün göstərici kimi istifadə edilə bilər. Tsukada və həmkarları şiş növlərinin NST tamamlandıqdan sonra pCR-yə çatıb-çatmayacağını proqnozlaşdırıb, MRI-dən alınan iki xüsusiyyətin — şişin böyümə istiqaməti və kontur nisbətinin — pCR ilə əlaqəli olduğunu göstəriblər. Tədqiqat Cooper bağı istiqamətində böyüyən və müalicədən əvvəlki çoxmüstəvili MRI-də sürətli kontur nisbəti olan şişlərin pCR üçün proqnostik olduğunu göstərib. Kim və həmkarları süd vəzi xərçənginin proqnozunu qiymətləndirmək üçün residivsiz sağqalımdan istifadə edərək T2WI-də yüksək entropiyası (yüksək heterogenliyi) olanlarda residivsiz sağqalımın əhəmiyyətli dərəcədə aşağı olduğunu aşkar ediblər.

Radioterapiya

Radioterapiya dövründə radiogenomika həm görüntüləmə, həm də genetik ölçüləri əhatə edən birləşdirilmiş model təqdim edərək klinik qərarlara dəstək ola bilər. Bir çox tədqiqat radiogenomikanın xərçəng radioterapiyasının yan təsirlərini proqnozlaşdıra və genetik markerləri müəyyənləşdirərək müalicə nəticələrini maksimum yaxşılaşdıran rejimi seçməyə kömək edə bildiyini göstərib. Hazırda radioterapiya üsulları ikiölçülüdən üçölçülü və hətta dördölçülü üsullara keçib; doza paylanması da nöqtə dozasından həcm üzrə doza paylanmasına doğru dəyişib. Bu yeni üsullar böyük həcmdə görüntüləmə məlumatlarına əsaslanır. Radiomik üsullar ətraflı və düzgün görüntü fenotipləməsi təmin edərək çoxsaylı solid şiş növlərində şişdaxili heterogenliyi göstərir. Həmçinin çoxomikalı xarakteristika fiziki modelə daxil edilərək hədəfə yönəlmiş müalicələrdə təkrar şüalandırma protokollarını artırmaq üçün radioterapiya fiziklərinə istiqamət verməyə töhfə göstərir.

Dərman cavabının və potensial rezistentliyin proqnozlaşdırılması

Radiogenomika şişlərin fərdiləşdirilmiş müalicəsinə istiqamət vermək üçün dərmana cavabı və potensial rezistentliyi proqnozlaşdırmaqda da istifadə edilə bilər. 2007-ci ildə Kuo və həmkarları kontrastlı CT-də müəyyən görüntü xüsusiyyətləri ilə hepatosellülar karsinomanın adriamisinə həssaslığı arasında güclü əlaqə aşkar ediblər. Dəqiq tibb yalnız dəyişdirilə bilən izləmə və müalicə hədəflərinin müəyyənləşdirilməsini deyil, həm də həmin hədəflərdəki dəyişiklikləri zamanla aşkarlayan etibarlı, qeyri-invaziv texnologiyanın hazırlanmasını tələb edir. Radiogenomika tək heterogen şiş və ya metastatik xəstəlikdə bir sıra xərçəng ocaqları üçün voksel-voksel genetik məlumat təmin edərək fərdiləşdirilmiş müalicə proqramlarının yaradılmasını dəstəkləyir.

Klinik biomarker kimi radiogenomik modellərlə proqnozun və residivin qiymətləndirilməsi

Görüntüləmə, genetik və patoloji xüsusiyyətləri birləşdirərək radiogenomik etiketlər yaratmaq görüntüləmə ilə xəstə nəticələri arasındakı əlaqəni üzə çıxarır və radiogenomikanın klinik tətbiqə daxil edilməsini sürətləndirir. Alternativ görüntü biomarkerlərinin hazırlanması klinisistlərin klinik əhəmiyyətli nəticələri proqnozlaşdırmaq qabiliyyətini gücləndirir. Radiogenomik venoz invaziya (RVI) MVI-nin kontrastlı kompüter tomoqrafiyası (CECT) biomarkeridir. Banerjee və həmkarları əməliyyatdan əvvəlki CECT ilə müəyyən edilən RVI-nin pis ümumi sağqalım (OS) və erkən xəstəlik residivi ilə əlaqəli olduğunu aşkar ediblər. RVI cərrahi müalicədən uzunmüddətli fayda görmə ehtimalı aşağı olan insanları müəyyənləşdirməkdə təsirli ola bilər.

Radiogenomika ilə proqnozun və müalicə cavabının qiymətləndirilməsi

Proqnozun və müalicə cavabının əvvəlcədən qiymətləndirilməsi radiogenomikanın ən ümidverici klinik tətbiqlərindəndir. Radiogenomika şiş xüsusiyyətlərini genomik məlumatlarla birləşdirərək müalicə nəticələrini proqnozlaşdırmaq və müalicə qərarlarına dəstək vermək üçün güclü vasitədir.

Prostat xərçəngi

Prostat xərçənginin diaqnostikasında radiogenomika biopsiya nümunələrinə əsaslanan genetik məlumatlarla yanaşı çoxparametrli MRI-dən (mpMRI) istifadə edərək xəstəliyin proqressiyasını və müalicəyə cavabı proqnozlaşdıra bilir. Woo və həmkarları mpMRI ilə əldə olunan radiogenomik məlumatların Gleason balı və prostat xərçəngi biopsiyasının nəticələri ilə güclü əlaqəli olduğunu aşkarlayıblar. Bu, radiogenomikanın prostat xərçənginin diaqnostikasında və idarəsində mühüm rol oynaya biləcəyini göstərir.

Beyin şişləri

Qlioblastomanın (GBM) müalicəsində radiogenomikadan istifadə şiş heterogenliyini anlamaq və fərdiləşdirilmiş müalicə planları hazırlamaq üçün həyati əhəmiyyət daşıyır. MRI görüntüləri ilə genomik məlumatları birləşdirən modellər müalicəyə cavabı və xəstə nəticələrini proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Carrillo və həmkarları əməliyyatdan əvvəlki MR görüntüləri və genomik məlumatlarla GBM xəstələrinin ümumi sağqalımını proqnozlaşdıran model hazırlayıblar. Bu model xəstələrin müalicəyə cavabını və uzunmüddətli proqnozunu yaxşılaşdırmaq potensialına malikdir.

Süd vəzi xərçəngi

Radiogenomika süd vəzi xərçəngində müalicəyə cavabı proqnozlaşdırmaq və fərdiləşdirilmiş müalicə strategiyaları hazırlamaq üçün də istifadə edilir. Maye genomik məlumatlar və MR görüntüləmə xüsusiyyətləri xəstələrin neoadyuvant kimyaterapiyaya cavabını proqnozlaşdırmaq üçün birləşdirilib. Sutton və həmkarları MR görüntüləmə xüsusiyyətlərini genomik məlumatlarla birləşdirən modelin süd vəzi xərçəngi xəstələrində müalicəyə cavabı proqnozlaşdıra bildiyini göstəriblər. Bu, müalicə planlaşdırılmasında radiogenomikanın əhəmiyyətini vurğulayır.

Kolorektal xərçəng

Kolorektal xərçəngin (CRC) müalicəsində radiogenomikadan istifadə müalicə cavabının və xəstəliyin proqressiyasının proqnozlaşdırılması üçün dəyərli məlumat verir. Lubner və həmkarları CRC xəstələrində genetik məlumatlar və görüntüləmə xüsusiyyətləri ilə müalicə cavabını proqnozlaşdıran model hazırlayıblar. Bu model xəstələrin kimyaterapiyaya cavabını və uzunmüddətli proqnozunu yaxşılaşdırmaq potensialı daşıyır.

Ağciyər xərçəngi

Ağciyər xərçəngində radiogenomika genetik və görüntüləmə məlumatlarını birləşdirərək müalicə cavabını proqnozlaşdırmağa və müalicəni planlaşdırmağa imkan verir. Ağciyər xərçənginin müalicəsində radiogenomik məlumatlar xəstələrin hədəfə yönəlmiş müalicələrə cavabını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Wei və həmkarları PET/CT görüntüləmə xüsusiyyətlərini genomik məlumatlarla birləşdirən modelin ağciyər xərçəngi xəstələrində müalicə cavabını və proqnozu qiymətləndirə bildiyini göstəriblər. Bu, ağciyər xərçənginin müalicəsində radiogenomikanın əhəmiyyətini vurğulayır.

Nəticə və gələcək perspektivlər

Radiogenomika xərçəng müalicəsində fərdiləşdirilmiş tibbin mühüm komponenti kimi ortaya çıxır. Görüntüləmə və genomik məlumatları birləşdirərək şiş heterogenliyini anlamaq, müalicə cavabını proqnozlaşdırmaq və xəstələrin müalicə planlarını optimallaşdırmaq üçün güclü vasitə təqdim edir. Gələcəkdə radiogenomik tətbiqlərin daha da inkişafı və klinik praktikada geniş yayılması gözlənilir.

Radiogenomika xərçəng tədqiqatlarında və klinik praktikada inqilab yaratmaq potensialına malikdir. Bu sahənin irəliləməsi daha dəqiq və təsirli xərçəng müalicələrinin hazırlanmasına töhfə verəcək və xəstələrin həyat keyfiyyətini artıracaq. Radiogenomika xərçəng müalicəsində fərdiləşdirilmiş tibbin gələcəyində mühüm rol oynayacaq.

Radiogenomika: gələcək istiqamətlər və çətinliklər

Radiogenomikanın klinik praktikada genişlənməsi və qəbul edilməsi üçün müxtəlif çətinliklər aradan qaldırılmalıdır. Bunlara məlumatların inteqrasiyası, standartlaşdırma, doğrulama və etik məsələlər daxildir.

Məlumatların inteqrasiyası

Radiogenomika çox böyük həcmdə məlumat yaradır və onların inteqrasiyası ilə təhlili ciddi çətinlikdir. Genomik məlumatlar, radioloji görüntülər və klinik məlumatlar arasında əlaqələr qurmaq üçün qabaqcıl hesablama üsulları lazımdır. Məlumatların düzgün və etibarlı olmasını təmin etmək üçün bu proses diqqətlə idarə edilməlidir.

Standartlaşdırma

Radiogenomik məlumatların standartlaşdırılması müxtəlif tədqiqat qrupları və klinikaların məlumatları müqayisə edib paylaşmasını asanlaşdırmaq üçün vacibdir. Toplama, emal və təhlil üsullarının standartlaşdırılması radiogenomikanın klinik praktikaya inteqrasiyasını sürətləndirəcək.

Doğrulama

Radiogenomik modellər klinik praktikada istifadə edilməzdən əvvəl əhatəli şəkildə doğrulanmalıdır. Modellərin etibarlılığını və dəqiqliyini təmin etmək üçün genişmiqyaslı, çoxmərkəzli klinik tədqiqatlara ehtiyac var. Bu doğrulama prosesi modellərin real həyat şəraitində performansını qiymətləndirmək üçün vacibdir.

Etik məsələlər

Radiogenomik məlumatların istifadəsi məxfilik və etika ilə bağlı müxtəlif çətinliklər də yaradır. Xəstə məlumatlarının təhlükəsizliyi və məxfiliyi radiogenomik tədqiqatlarda və tətbiqlərdə mühüm əhəmiyyət daşıyır. Buna görə məlumatların qorunması və etik qaydalar diqqətlə tətbiq edilməlidir.

Gələcək istiqamətlər

Radiogenomik tədqiqatların gələcək istiqamətləri fərdiləşdirilmiş tibbin daha da inkişafına töhfə verəcək. Onlardan bəziləri aşağıda sadalanır:

Süni intellekt və maşın öyrənməsi

Süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) üsullarının radiogenomikada istifadəsi məlumatların təhlilini və şərhini əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirəcək. AI və ML radiogenomik məlumatlardan əldə edilən biliklərin daha düzgün və sürətli emalını təmin edərək klinik qərarlara dəstək verəcək.

Çoxomikalı yanaşmalar

Radiogenomika genomik məlumatlarla yanaşı proteomik, metabolomik və digər omika məlumatları ilə birləşdirildikdə daha əhatəli və effektiv olacaq. Çoxomikalı yanaşmalar xərçəng biologiyasını daha dərindən anlamağa imkan verərək fərdiləşdirilmiş müalicə strategiyalarını inkişaf etdirəcək.

Real vaxtda görüntüləmə və müalicə planlaşdırılması

Radiogenomika real vaxtda görüntüləmə və müalicə planlaşdırılması proseslərində istifadə edilə bilər. Bu, müalicənin hər mərhələsində xəstələrin cavabını izləmək və planları optimallaşdırmaq üçün tətbiq oluna bilər. Real vaxt radiogenomik məlumatları müalicənin effektivliyini artıraraq xəstələrin həyat keyfiyyətini yaxşılaşdıra bilər.

Klinik praktikada geniş istifadə

Radiogenomik tədqiqatların nəticələri klinik praktikada daha geniş istifadə olunmağa başlanacaq. Bu, xərçəng müalicəsində fərdiləşdirilmiş tibbin yayılmasına və xəstələrin müalicə nəticələrinin yaxşılaşmasına töhfə verəcək.

Beynəlxalq əməkdaşlıq

Radiogenomik tədqiqatların uğuru üçün beynəlxalq əməkdaşlıq böyük əhəmiyyət daşıyır. Müxtəlif ölkələrdən tədqiqatçılar və klinikalar arasında məlumat paylaşımı və əməkdaşlıq radiogenomikanın daha sürətlə inkişafını təmin edəcək.

Nəticə

Radiogenomika xərçəng müalicəsində fərdiləşdirilmiş tibbin əsas komponentlərindən biri kimi sürətlə inkişaf edir. Görüntüləmə və genomik məlumatların inteqrasiyası şiş heterogenliyini anlamaq, müalicə cavabını proqnozlaşdırmaq və xəstələrin müalicə planlarını optimallaşdırmaq üçün güclü vasitə təqdim edir. Radiogenomika gələcəkdə xərçəng müalicəsində inqilab yaratmaq potensialına malikdir; xəstələrin həyat keyfiyyətini artıracaq və daha dəqiq müalicə strategiyalarının hazırlanmasına töhfə verəcək.

Radiogenomika fərdiləşdirilmiş tibbin gələcəyində mühüm rol oynamağa davam edəcək. Bu sahədəki tədqiqatlar və klinik tətbiqlər xərçəng müalicəsində daha təsirli və hədəfə yönəlmiş yanaşmaların hazırlanmasına töhfə verəcək.