რადიოგენომიკა — სამედიცინო გამოსახულებისა და გენეტიკური ინფორმაციის გაერთიანებული ძალა

სიახლე გენეტიკისა და რადიოლოგიის მეცნიერებებში

რა არის ომიკა?

ომიკა ბიოლოგიური სისტემების სხვადასხვა მხარის ყოვლისმომცველად შემსწავლელი მეცნიერებების საერთო სახელია. ის მოიცავს გენომიკას, პროტეომიკასა და მეტაბოლომიკას და ბიომოლეკულების სტრუქტურებს, ფუნქციებსა და ურთიერთქმედებებს აანალიზებს.

რა არის რადიომიკა?

რადიომიკა სამედიცინო გამოსახულების მონაცემებიდან დიდი რაოდენობით რაოდენობრივი მახასიათებლების ამოღებისა და მათი ანალიზის პროცესია. მეთოდი სიმსივნეების ჰეტეროგენურობისა და თავისებურებების უკეთ გასაგებად გამოიყენება.

რა არის გენომიკა?

გენომიკა ორგანიზმის მთელი გენეტიკური მასალის, ანუ გენომის სტრუქტურის, ფუნქციისა და ურთიერთქმედებების შემსწავლელი მეცნიერებაა. გენომური კვლევების მიზანია გაიგოს, როგორ მუშაობს გენები, რომელ დაავადებებს უკავშირდება ისინი და როგორ მოქმედებს ინდივიდუალური გენეტიკური ვარიანტები ჯანმრთელობაზე.

რა არის რადიოგენომიკა?

რადიოგენომიკა აერთიანებს სამედიცინო გამოსახულების მონაცემებსა და გენომურ ინფორმაციას და მათ შორის კავშირებს შეისწავლის. მეთოდი კიბოს მკურნალობაში ინდივიდუალური მიდგომების შესამუშავებლად გამოიყენება.

შეიძლება რადიოგენომიკა პერსონალიზებული მედიცინის გასაღები იყოს?

რადიოგენომიკა გენომებსა და გამოსახულებით ფენოტიპებს შორის კავშირზეა ორიენტირებული და ფართოდ გამოიყენება სიმსივნის ჰეტეროგენურობის შესასწავლად, იმუნური პასუხისა და დაავადების პროგრესირების პროგნოზირებისთვის. ის პერსონალიზებული მედიცინის არსებული ტენდენციების გარდაუვალი შედეგია, რადგან ტრადიციულ გენეტიკურ სეკვენირებაზე ნაკლები ღირს და შეზღუდული ბიოფსიური ნიმუშების ნაცვლად მთელ სიმსივნეზე წვდომას იძლევა. ვოქსელების (მოცულობითი პიქსელების) მეშვეობით გენეტიკური ინფორმაციის მიწოდებით რადიოგენომიკამ შეიძლება ჰეტეროგენურ სიმსივნეზე ან სიმსივნეთა ჯგუფზე მიმართული ინდივიდუალური მკურნალობა გახადოს შესაძლებელი. დაზიანების მახასიათებლების რაოდენობრივი შეფასების გარდა, ის კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი წარმონაქმნებისა და პაციენტების თავისებურებების გასარჩევად შეიძლება გამოიყენონ. ამგვარად, პაციენტების დაავადების რისკის მიხედვით უკეთ დაჯგუფებით უფრო ზუსტ გამოსახულებით კვლევასა და სკრინინგს უზრუნველყოფს. ამ სტატიაში რადიოგენომიკის ონკოლოგიურ გამოყენებას დიაგნოსტიკაში, მკურნალობის დაგეგმვასა და შეფასებაში მრავალომიკური მიდგომით ვახასიათებთ. ასევე განვიხილავთ სფეროს სირთულეებს, მეთოდების ფარგლებსა და კლინიკურ გამოყენებადობას.

გენომური რევოლუციით შეცვლილი მედიცინის ბედი

1990-იანი წლების დასაწყისის გენომური რევოლუციიდან მოყოლებული კიბოს კვლევები დაავადების ძირითადი მიზეზების გენეტიკურ დონეზე შესწავლაზეა ორიენტირებული, რათა ინდივიდუალური მკურნალობა გახდეს შესაძლებელი. ადამიანის გენომის პროექტის დასრულების შემდეგ გენომიკა უფრო ფუნქციურ დონეზე გადავიდა და გენებისა და ცილების ექსპრესიის პროფილებსა და როლებზე კონცენტრირდა. კიბოს გენეტიკის შესახებ ჩვენმა ცოდნამ დაავადების გააზრებისა და მკურნალობის გზა შეცვალა. კიბოს გენომის ატლასის (TCGA) პროექტის მსგავსად, მრავალი ნიმუში იქნა გამოყენებული კიბოს მრავალ ტიპში ფართომასშტაბიანი ტრანსკრიპტომური, ეპიგენომური და პროტეომური მონაცემების მისაღებად. თუმცა ტრადიციული გენეტიკური ანალიზის მეთოდები პროცედურის ჩასატარებლად ინვაზიურ ბიოფსიურ ნიმუშებს ან ოპერაციის შემდგომ პათოლოგიურ ქსოვილს ეყრდნობა. ამას გარკვეული რისკები და შესაძლო გართულებები ახლავს, ამიტომ ყველა კიბოს პაციენტში ვერ გამოიყენება.

სიმსივნური ჰეტეროგენურობა უნდა გვახსოვდეს

სიმსივნისშიდა ან სიმსივნეთაშორისი ჰეტეროგენურობის გამო ქსოვილის ბიოფსიამ შეიძლება მნიშვნელოვანი გენეტიკური ცვლილებები ზუსტად ვერ გამოავლინოს. ნიმუშები ჩვეულებრივ ჰეტეროგენური დაზიანების მცირე ნაწილიდან მიიღება და შესაძლოა დაზიანების ანატომიურ, ფუნქციურ და ფიზიოლოგიურ თავისებურებებს ზუსტად არ ასახავდეს. უფრო მნიშვნელოვანია ის, რომ მკურნალობისას პასუხის შესასწავლად ქსოვილის მრავალჯერ აღება შეუძლებელია. ამიტომ გენომური ან პროტეომური პროფილის ზოგად კლინიკურ პრაქტიკაში ინტეგრირება კვლავ რთულია.

რადიომიკური გადაწყვეტილებების წარმოშობა

სამედიცინო გამოსახულება სამედიცინო მეცნიერებასა და კლინიკურ პრაქტიკაში სასიცოცხლო ტექნოლოგიაა. თუმცა მისი როლი სწრაფად იცვლება: მნიშვნელოვანი დიაგნოსტიკური საშუალებიდან პერსონალიზებულ მედიცინაში წამყვან როლზე გადადის. ტრადიციული გამოსახულებითი შეფასება ეყრდნობა ისეთ თვისებრივ მახასიათებლებს, როგორიცაა სიმსივნის სიმკვრივე, კონტრასტირების მოდელები, სიმსივნის საზღვრების რეგულარულობა, სიმსივნისშიდა უჯრედები და უჯრედგარე კომპონენტები, მიმდებარე სტრუქტურებთან ანატომიური კავშირი და ანატომიური ცვლილებები. ამის საპირისპიროდ, სწრაფად განვითარებადი რადიომიკა ოთხარხიანი გამოსახულებებიდან სიმკვრივის, ტექსტურის, ფორმისა და ზომის მეტრიკების მსგავსი რაოდენობრივი ინფორმაციის ციფრულ გაშიფვრას იძლევა.

რადიომიკა, როგორც 2012 წელს წარმოდგენილი ახალი ტექნოლოგია, მაღალი გამტარუნარიანობის ალგორითმებით გამოსახულებების რაოდენობრივი მახასიათებლების ამოღებაზეა ორიენტირებული, შემდეგ კი მონაცემებს ფილტრავს, აჯგუფებს და აანალიზებს სიმსივნის ჰეტეროგენურობის აღსაწერად და საპროგნოზოდ. ციფრული სამედიცინო გამოსახულებების სხვადასხვა შესაბამის მონაცემად გარდაქმნის წინსვლის მიუხედავად, რადიომიკური მახასიათებლების ბიოლოგიური ინტერპრეტაციის განსაზღვრაში მნიშვნელოვანი ბარიერები არსებობს.

სხვადასხვა მონაცემის ინტეგრირება

დიდი მონაცემებისა და პერსონალიზებული მედიცინის შემდეგ ეპოქაში შესვლისას მრავალმა ექსპერტმა „რადიოგენომიკის“ ცნება წამოაყენა. ის სამედიცინო გამოსახულებასა და გენომურ მონაცემებს შორის მრავალმასშტაბიანი კავშირების შექმნაზეა ორიენტირებული. შეიძლება რადიომიკისა და გენომიკის ერთობლიობად მივიჩნიოთ, რომელიც ზემოთ აღწერილ ნაკლოვანებებს პასუხობს. ბოლო ათწლეულში სფერო მნიშვნელოვნად განვითარდა და აჩვენა არაინვაზიური პროგნოზული და დიაგნოსტიკური მიდგომების შექმნის პოტენციალი, განსაკუთრებით კიბოსთვის: მკურნალობის ბიომარკერებს ავლენს და რაოდენობრივ გამოსახულებით მახასიათებლებს გენომურ ხელწერებთან აკავშირებს. კიბოს სხვადასხვა ტიპის მოლეკულური დახასიათების გაუმჯობესებისა და ქსოვილის ანალიზისა თუ მანქანური სწავლების წინსვლის შედეგად კიბოს დიაგნოსტიკა რადიოგენომიკის მეშვეობით პერსონალიზებული მედიცინისკენ მიმართულებისთვის ემზადება.

1990-იანი წლების დასაწყისის გენომური რევოლუციიდან მოყოლებული კიბოს კვლევები დაავადების ძირითადი მიზეზების გენეტიკურ დონეზე შესწავლაზეა ორიენტირებული. ადამიანის გენომის პროექტის დასრულებით გენომიკა უფრო ფუნქციურ დონეზე გადავიდა და გენებისა და ცილების ექსპრესიის პროფილებსა და როლებზე კონცენტრირდა. კიბოს გენეტიკის შესახებ ჩვენმა ცოდნამ დაავადების გააზრებისა და მკურნალობის გზა შეცვალა. კიბოს გენომის ატლასის (TCGA) პროექტის მსგავსად, მრავალი ნიმუში იქნა გამოყენებული კიბოს მრავალ ტიპში ფართომასშტაბიანი ტრანსკრიპტომური, ეპიგენომური და პროტეომური მონაცემების მისაღებად. თუმცა ტრადიციული გენეტიკური ანალიზის მეთოდები პროცედურის ჩასატარებლად ინვაზიურ ბიოფსიურ ნიმუშებს ან ოპერაციის შემდგომ პათოლოგიურ ქსოვილს ეყრდნობა. ამას გარკვეული რისკები და შესაძლო გართულებები ახლავს, ამიტომ ყველა კიბოს პაციენტში ვერ გამოიყენება. სიმსივნისშიდა ან სიმსივნეთაშორისი ჰეტეროგენურობის გამო ქსოვილის ბიოფსიამ შეიძლება მნიშვნელოვანი გენეტიკური ცვლილებები ზუსტად ვერ გამოავლინოს. ნიმუშები ჩვეულებრივ ჰეტეროგენური დაზიანების მცირე ნაწილიდან მიიღება და შესაძლოა დაზიანების ანატომიურ, ფუნქციურ და ფიზიოლოგიურ თავისებურებებს ზუსტად არ ასახავდეს. უფრო მნიშვნელოვანია ის, რომ მკურნალობისას პასუხის შესასწავლად ქსოვილის მრავალჯერ აღება შეუძლებელია. ამიტომ გენომური ან პროტეომური პროფილის ზოგად კლინიკურ პრაქტიკაში ინტეგრირება კვლავ რთულია.

სამედიცინო გამოსახულება სამედიცინო მეცნიერებასა და კლინიკურ პრაქტიკაში სასიცოცხლო ტექნოლოგიაა. თუმცა მისი როლი სწრაფად იცვლება: მნიშვნელოვანი დიაგნოსტიკური საშუალებიდან პერსონალიზებულ მედიცინაში წამყვან როლზე გადადის. ტრადიციული გამოსახულებითი შეფასება ეყრდნობა ისეთ თვისებრივ მახასიათებლებს, როგორიცაა სიმსივნის სიმკვრივე, კონტრასტირების მოდელები, სიმსივნის საზღვრების რეგულარულობა, სიმსივნისშიდა უჯრედები და უჯრედგარე კომპონენტები, მიმდებარე სტრუქტურებთან ანატომიური კავშირი და ანატომიური ცვლილებები. ამის საპირისპიროდ, სწრაფად განვითარებადი რადიომიკა ოთხარხიანი გამოსახულებებიდან სიმკვრივის, ტექსტურის, ფორმისა და ზომის მეტრიკების მსგავსი რაოდენობრივი ინფორმაციის ციფრულ გაშიფვრას იძლევა. რადიომიკა, როგორც 2012 წელს წარმოდგენილი ახალი ტექნოლოგია, მაღალი გამტარუნარიანობის ალგორითმებით გამოსახულებების რაოდენობრივი მახასიათებლების ამოღებაზეა ორიენტირებული, შემდეგ კი მონაცემებს ფილტრავს, აჯგუფებს და აანალიზებს სიმსივნის ჰეტეროგენურობის აღსაწერად და საპროგნოზოდ. ციფრული სამედიცინო გამოსახულებების სხვადასხვა შესაბამის მონაცემად გარდაქმნის წინსვლის მიუხედავად, რადიომიკური მახასიათებლების ბიოლოგიური ინტერპრეტაციის განსაზღვრაში მნიშვნელოვანი ბარიერები არსებობს.

დიდი მონაცემებისა და პერსონალიზებული მედიცინის შემდეგ ეპოქაში შესვლისას მრავალმა ექსპერტმა „რადიოგენომიკის“ ცნება წამოაყენა. ის სამედიცინო გამოსახულებასა და გენომურ მონაცემებს შორის მრავალმასშტაბიანი კავშირების შექმნაზეა ორიენტირებული. შეიძლება რადიომიკისა და გენომიკის ერთობლიობად მივიჩნიოთ, რომელიც ზემოთ აღწერილ ნაკლოვანებებს პასუხობს. ბოლო ათწლეულში სფერო მნიშვნელოვნად განვითარდა და აჩვენა არაინვაზიური პროგნოზული და დიაგნოსტიკური მიდგომების შექმნის პოტენციალი, განსაკუთრებით კიბოსთვის: მკურნალობის ბიომარკერებს ავლენს და რაოდენობრივ გამოსახულებით მახასიათებლებს გენომურ ხელწერებთან აკავშირებს. კიბოს სხვადასხვა ტიპის მოლეკულური დახასიათების გაუმჯობესებისა და ქსოვილის ანალიზისა თუ მანქანური სწავლების წინსვლის შედეგად კიბოს დიაგნოსტიკა რადიოგენომიკის მეშვეობით პერსონალიზებული მედიცინისკენ მიმართულებისთვის ემზადება.

რადიოგენომიკური სამუშაო პროცესების საერთო მიმოხილვა

რადიოგენომიკის ძირითადი იდეაა დაავადების ფენოტიპების რაოდენობრივად ამსახველი გამოსახულებითი მონაცემებისა და მოლეკულური აქტივობის ამსახველი გენომური მონაცემების გაერთიანება, გენომურ და გამოსახულებით მახასიათებლებს შორის კავშირების დადგენა და ამ ინფორმაციის ანალიზითა და გამოხდით დაავადების გენეტიკური ფონისა და განვითარების შესახებ ცოდნის მიღება. ამ საშუალებებისა და მეთოდების დეტალური აღწერა ქვემოთაა მოცემული. 2012 წელს Lambin-მა და კოლეგებმა ოფიციალურად წარმოადგინეს გამოსახულებითი გენომიკის კონცეფცია: გამოსახულებების ბიოლოგიური ბუნების შესასწავლად და კლინიკური გადაწყვეტილების მხარდასაჭერად ავტომატური, მაღალი გამტარუნარიანობის მეთოდებით სამედიცინო გამოსახულებებს დიდი რაოდენობის მახასიათებელ ინფორმაციად გარდაქმნის. რადიოგენომიკური სამუშაო პროცესი ასეთ ნაბიჯებს მოიცავს: (i) გამოსახულების მიღება, რომელიც კლინიკურ კვლევებში „შემთხვევის აღრიცხვას“ ჰგავს. არსებობს სხვადასხვა გზა, მათ შორის რენტგენოგრაფია, ულტრაბგერა, მაგნიტურ-რეზონანსული გამოსახულება (MRI) და პოზიტრონულ-ემისიური ტომოგრაფია (PET)/CT; (ii) გამოსახულების სეგმენტაცია მოიცავს ხელით, ნახევრად ავტომატურ და სრულად ავტომატურ სეგმენტაციას; (iii) გამოსახულების მახასიათებლების ამოღება და აღწერა, ანუ მაღალი განზომილების მონაცემების ამოღება ინტერესის უბნების რაოდენობრივად აღსაწერად, გამოსახულებითი ჰისტოლოგიის ძირითადი ნაწილია; (iv) მახასიათებლების შერჩევა და მოდელის აგება; (v) კლინიკური გამოყენება — გამოსახულებითი ჰისტოლოგია ყველაზე მეტად გამოიყენება სიმსივნის კლასიფიკაციისთვის, სტადიის განსაზღვრისა და პროგნოზისთვის (სურათი 1).

რადიომიკა-გენომიკის კავშირი ომიკის სხვადასხვა დარგთან: საერთო მიმოხილვა

ბოლო წლებში რადიოგენომიკური ტექნოლოგიების განვითარებამ მრავალომიკური თვალსაზრისით რადიომიკის კლინიკური გამოყენების კვლევაში პარადიგმა შეცვალა. Fathi-მ და კოლეგებმა ახლად დიაგნოსტირებული GBM-ის მქონე პაციენტების კლინიკური შედეგების ზუსტად მოდელირებისთვის გააერთიანეს მრავალი ომიკური მონაცემი, მათ შორის კლინიკური ინფორმაცია, MGMT მეთილაცია, რადიომიკა და გენეტიკური მონაცემები. კვლევამ ზუსტი მედიცინის ფარგლებში რადიოგენომიკის გამოყენება მრავალომიკური მიდგომით დაახასიათა რისკჯგუფების სწორად დასაყოფად. ამიტომ ამ მიმოხილვაში რადიოგენომიკას სამ ძირითად კომპონენტად ვყოფთ. PubMed-ისა და Web of Science-ის ბაზებში მოვიძიეთ 2017 და 2022 წლებს შორის შესაბამისი სტატიები, რომელთა იმპაქტფაქტორი (IF) 5-ზე მეტი იყო.

რადიოგენომიკური მოდელების გამოყენება გენური მუტაციების საპროგნოზოდ

გენური მუტაციების გამოვლენას მნიშვნელობა აქვს კიბოს დიაგნოსტიკაში, მკურნალობის შერჩევასა და ეფექტიანობის მონიტორინგში. მათი აღმოჩენის ყველაზე გავრცელებული მეთოდი ქსოვილის ბიოფსიაა, რომელიც ინვაზიურია, ძვირია და დროს მოითხოვს, ამიტომ ყველა პაციენტისთვის შესაფერისი არ არის. ამავე დროს, რადიომიკა სტანდარტული რადიოლოგიური სკანირებებით სხვადასხვა რეჟიმში მიღებული დიდი რაოდენობის მოწინავე რაოდენობრივი გამოსახულებითი მახასიათებლების ავტომატურ ამოღებასა და ანალიზს გულისხმობს. რადიოგენომიკა რადიომიკისა და გენომიკის გაერთიანებით წარმოქმნილი ახალი სფეროა, რომელიც ზუსტ მედიცინას უწყობს ხელს. ამიტომ კიბოს უფრო ეფექტიან გამოვლენაში დასახმარებლად საჭიროა მუტაციების პროგნოზირებისთვის რადიომიკის გამოყენების შემდგომი კვლევა. ამ ნაწილში მოკლედ მიმოვიხილავთ არსებულ ცოდნას თავის ტვინის, ფილტვის, კოლორექტულ, ძუძუსა და თირკმლის სიმსივნეებში გენური მუტაციების პროგნოზირებაში რადიომიკის როლზე. კვლევების უმეტესობა გენურ მუტაციებზეა ორიენტირებული, მათ შორის ერთნუკლეოტიდურ ცვლილებებსა და ჩასმა/ამოშლის (indel) მუტაციებზე.

ერთნუკლეოტიდური პოლიმორფიზმი (SNP) ყველაზე ხშირად შესწავლილი გენომური ვარიანტია. SNP-ები ერთი ფუძეთა წყვილის ცვლილებებია, რომლებმაც კოდირებად და არაკოდირებად დნმ-სა და ცილების ექსპრესიაზე შეიძლება იმოქმედოს. GWAS მოლეკულურ-გენეტიკური კვლევაა, რომელიც გენეტიკური ანალიზისთვის გენომის მილიონობით SNP-ს იყენებს. GWAS გენომის მილიონობით ერთნუკლეოტიდურ პოლიმორფიზმს მოლეკულურ-გენეტიკურ ბიომარკერებად იყენებს რთულ ნიშნებზე მოქმედი გენეტიკური ვარიანტების შესადარებლად და საპოვნელად. Seibold-მა და კოლეგებმა რადიოგენომიკით რეპლიკაციის ეტაპზე ოთხ გენში ათი ყველაზე მნიშვნელოვანი SNP ძუძუს კიბოს მქონე 1883 პაციენტში შეაფასეს, შემდეგ 753 პაციენტში დაადასტურეს და აღმოაჩინეს, რომ rs2682585 კანის გვიან ტოქსიკურობასა და საერთო ტოქსიკურ პასუხთან ძლიერ კავშირში 

იყო. ამგვარადვე, Kerns-მა და კოლეგებმა აღმოაჩინეს, რომ AGT, COG2, CAPN9, ARV1, AL512328.1 და LOC101927604 გენები შესაძლოა პროსტატის კიბოს დასხივების შემდეგ პროგრესირებად რადიოტოქსიკურ ჰემატურიას უკავშირდებოდეს.

რადგან ფილტვის არაწვრილუჯრედოვანი კიბოს (NSCLC) გენომური ქვეჯგუფებისთვის სპეციფიკური მკურნალობა არსებობს, გენოტიპირებას მკურნალობის მიმართულების განსაზღვრაში სასიცოცხლო მნიშვნელობა აქვს. რადიოგენომიკას სიმსივნის სწრაფი, არაინვაზიური გენოტიპირებისთვის მნიშვნელოვანი ტექნოლოგიური საშუალების შეთავაზება შეუძლია. ეპიდერმული ზრდის ფაქტორის რეცეპტორის (EGFR) მუტაციები და ანაპლაზიური ლიმფომის კინაზის (ALK) გადაჯგუფებები NSCLC პაციენტების თიროზინკინაზის ინჰიბიტორებით (TKI) მკურნალობის მნიშვნელოვანი ბიოლოგიური მაჩვენებლებია. Lv-მ და კოლეგებმა დაადასტურეს, რომ დაბალი pSUVmax მნიშვნელობა მუტანტურ EGFR სტატუსს უკავშირდება და სხვა კლინიკურ ფაქტორებთან ერთად შეიძლება გააუმჯობესოს EGFR მუტაციური სტატუსის გარჩევა ზოგიერთ NSCLC პაციენტში, რომელსაც EGFR ტესტი ვერ უტარდება. ამ რეტროსპექტიულ კვლევაში EGFR ან ALK ცვლილებების მქონე სულ 849 NSCLC პაციენტი ჩაერთო. Zhang-მა და კოლეგებმა LIFEx პაკეტით 47 PET და 45 CT გამოსახულებითი მახასიათებელი ამოიღეს და კლინიკურ ცვლადებთან გააერთიანეს მოდელში, რომელმაც EGFR-ის მაღალი პროგნოზული ძალა აჩვენა. ასევე Zhang-მა და კოლეგებმა სასწავლო ჯგუფის პაციენტების CT გამოსახულებებიდან მიღებული 485 რაოდენობრივი ტექსტურული მახასიათებლით NSCLC-ში EGFR მუტაციები იწინასწარმეტყველეს და აჩვენეს, რომ გამოსახულებით ჰისტოლოგიურ ნიშნებზე დაფუძნებულ მოდელს შესანიშნავი შესრულება ჰქონდა. Nair-მა და კოლეგებმა კი CT და 18F-FDG-PET-CT გამოსახულებებით EGFR მუტაციების ამომცნობი გამოსახულებით-გენომური მოდელი შექმნეს. FDG-PET-ზე დაფუძნებულმა მოდელმა ველური ტიპისა და მუტანტური EGFR-ის გასარჩევად კარგი შესრულება აჩვენა 0,8 AUC-ით. საერთო ჯამში, FGD-PET და CT გამოსახულება ძლიერ შესრულებას აჩვენებს NSCLC სიმსივნეებში EGFR მუტაციებისა და ALK გადაჯგუფებების გამოვლენაში.

კოლორექტული კიბოს (CRC) მზარდი ინციდენტობა ავადობასა და სიკვდილიანობასთან ერთად დიდ სამკურნალო სირთულეს ქმნის. ბოლო წლებში CRC პაციენტებში KRAS მუტაციურ სტატუსთან დაკავშირებულ გამოსახულებით-გენომურ კვლევებს ფართო ყურადღება მიექცა. Shin-მა და კოლეგებმა შენიშნეს, რომ პოლიპის მორფოლოგია, გაზრდილი აქსიალური სიგრძე, მომატებული აქსიალურ-გრძივი თანაფარდობა და N2 ლიმფური კვანძის სტატუსი KRAS მუტაციებს უკავშირდება. შემდეგ Lubner-ისა და კოლეგების კვლევაში CRC-ის ღვიძლის 77 მეტასტაზი შეისწავლეს და დაადგინეს, რომ ტექსტურული პარამეტრები სიმსივნის ხარისხთან, შრატის კარცინოემბრიონულ ანტიგენთან (CEA) და KRAS მუტაციურ სტატუსთან კორელირებდა. Yang-მა და კოლეგებმა CRC-ის 117 პაციენტში გენურ მუტაციებსა და კლინიკურ ფონს, სიმსივნის სტადიასა და ჰისტოლოგიურ დიფერენცირებას შორის კავშირი მოდელირებით გააანალიზეს. შედეგებმა მიანიშნა, რომ გამოსახულებით-ჰისტოლოგიური ნიშნები KRAS/NRAS/BRAF მუტაციებთან კორელირებს და CT-ს CRC სიმსივნის გენოტიპების შესწავლაში წვლილის შეტანა და უფრო ზუსტი მკურნალობის ხელშეწყობა შეუძლია.

ზემოთ აღწერილმა კვლევებმა აჩვენა, რომ ჩვეულებრივ გამოსახულებით და გამოსახულებით-ჰისტოლოგიურ მახასიათებლებს კიბოს რამდენიმე ტიპში გენური მუტაციების კარგი პროგნოზული ღირებულება აქვს. მართალია, პანკრეასის ბიოფსიით ვერ შეიცვლება, მაგრამ არაინვაზიურობისა და განმეორებადობის უპირატესობით შეიძლება მკურნალობის კლინიკურ გადაწყვეტილებებს დაეხმაროს. თუმცა კლინიკური გამოყენება შესაძლოა შეზღუდული იყოს ჯერ კიდევ აღმოუჩენელი მრავალი რადიომგრძნობიარე SNP-ის გამო.

რადიომიკის გამოყენების ადგილი ტრანსკრიპტომიკაში

თითოეული გენის შესაძლო სხვადასხვა როლის გასაგებად საჭიროა ტრანსკრიპტომიკა — კონკრეტულ ორგანიზმში ან გარკვეულ უჯრედებში განსაზღვრულ პირობებში გენეტიკური ტრანსკრიფციის დონეზე გენის ექსპრესიის სურათი. ტრანსკრიპტომიკა ჯანმრთელ ადამიანებსა და პაციენტებს შორის გენების ექსპრესიის განსხვავებების უკეთ გასაგებად შეიძლება გამოიყენონ. მკვლევრები სწავლობენ, რომელი გენებია ჩართული, რომელი გამორთული და ადამიანთა რომელ ჯგუფებში, რითაც იღებენ მინიშნებებს, როგორ შეიძლება ექსპრესიის განსხვავებებმა დაავადების პროგრესირებაზე იმოქმედოს. ამიტომ კიბოს გამოვლენის უფრო ზუსტი მიმართულებისთვის ტრანსკრიპტომური ბიომარკერების შემდგომი კვლევაა საჭირო. ამ ნაწილში მოკლედ მიმოვიხილავთ ტრანსკრიფციული ბიომარკერების როლს თავის ტვინისა და თირკმლის სიმსივნეებში.

რადგან ზოგი გავრცელებული მუტაციის კლინიკური მნიშვნელობა უცნობია, კლინიკურ ბიომარკერებად მათი გამოყენება შეზღუდულია. ტრანსკრიფციული ბიომარკერები კი ccRCC-ის კლინიკურად მნიშვნელოვან მოლეკულურ ქვეჯგუფებად დაყოფის უკეთესი მეთოდებია. Brooks-მა და კოლეგებმა ლოკალიზებული ccRCC-ის მაღალი და დაბალი რისკის კატეგორიებად დასაყოფად 34 გენის ექსპრესიის ხელწერა შექმნეს. ასევე Jamshidi-მ და კოლეგებმა MR გამოსახულების მახასიათებლებით სხვადასხვა ონკოგენური გზის გამოსავლენად GSEA ალგორითმი გამოიყენეს. გენების დოზირებისა და mRNA ექსპრესიის შეთანხმებული ვარიაციების ამსახველ 34 გენურ ლოკუსს შორის კორელაციები გამოვლინდა, რამაც GBM-ისთვის MR გამოსახულების, mRNA-სა და CNV-ის რადიოგენომიკური კავშირის რუკა შექმნა. სხვა კვლევამ ჰეპატოცელულურ კარცინომაში 18F-ფტორქოლინის PET/CT გამოსახულებით ფენოტიპებსა და მოლეკულურ მახასიათებლებს შორის კავშირით ტრანსკრიპტომიკა შეისწავლა და გადარჩენასთან შესაძლო კავშირი გამოიკვლია. ასევე Yamamoto-მ და კოლეგებმა ძუძუს კიბოში MR გამოსახულებით ფენოტიპებსა და გენების გლობალურ ექსპრესიის სურათებს შორის რადიოგენომიკური კავშირის რუკა შექმნეს და გარკვეულ ფენოტიპებსა და საინტერესო გენურ ნაკრებებს შორის კავშირები აღწერეს. მათ ასევე აღმოაჩინეს, რომ MR გამოსახულების კიდის გაძლიერების ნიშნები რვა lncRNA-ს უკავშირდებოდა, მათ შორის HOX ტრანსკრიფციულ ანტისენსურ RNA-ს (HOTAIR).

რადიომიკისა და ეპიგენეტიკის გაერთიანება

იმის გაგება, როგორ წარმართავს ეპიგენეტიკური ცვლილებები კიბოს წარმოქმნას, კიბოს კვლევაში დიდი ინტერესის სფეროა. გენეტიკური მუტაციებისგან განსხვავებით, ეპიგენეტიკური მოდიფიკაციები შექცევადია და ამიტომ ჩარევის მიმზიდველ სამიზნეებს წარმოადგენს. კიბო ეპიგენეტიკური მექანიზმებით იწყება და ვითარდება; ეპიგენეტიკური მრავალფეროვნება კი გენების ექსპრესიის დინამიკურ სურათებს უწყობს ხელს, რაც სიმსივნის ევოლუციასა და ადაპტაციას ეხმარება. რადიოგენომიკა ეპიგენეტიკურ ნიშნებსა და კიბოს კლინიკურ-პათოლოგიურ თავისებურებებს შორის მნიშვნელოვან კავშირებზე ახალ მიდგომებს გვთავაზობს და ხაზს უსვამს პერსონალიზებულ მედიცინაში ეპიგენეტიკური ნიშნების ბიომარკერებად გამოყენების პოტენციალს.

CT გამოსახულების მახასიათებლებს, RUNX3 მეთილაციის დონეებსა და გადარჩენას შორის კავშირების გამოსაკვლევად Cen-მა და კოლეგებმა თირკმლის ნათელუჯრედოვანი კარცინომის მოდელი შექმნეს. მათ აღმოაჩინეს, რომ სიმსივნის ბუნდოვანი საზღვრები, მარცხენამხრივი სიმსივნეები და სიმსივნისშიდა სისხლძარღვები RUNX3 მეთილაციის მატებას მნიშვნელოვნად პროგნოზირებდა. ასევე Kanas-მა და კოლეგებმა გლიობლასტომაში სტანდარტულ ოპერაციამდელ MRI ცვლადებსა და MGMT მეთილაციის სტატუსს შორის კავშირი აჩვენეს.

საერთო ჯამში, ეპიგენეტიკური მექანიზმებისა და ეპიგენეტიკურ ომიკასა და რადიომიკას შორის ურთიერთქმედებების უკეთ გაგებამ რადიოგენომიკური სტრატეგიების შესაქმნელად ახალი ხედვები შეიძლება მოგვცეს.

კლინიკური გამოყენება

ამ ათწლეულის დასაწყისიდან რადიოგენომიკურმა კვლევებმა მნიშვნელოვანი წინსვლა აჩვენა და ხაზი გაუსვა ამ სფეროს პოტენციალს, კლინიკური მოვლა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს. რადიოგენომიკა ჯერ განვითარების საწყის ეტაპზეა და მისი სრული კლინიკური პოტენციალი ჯერ არ განხორციელებულა. თუმცა მრავალმა კვლევამ ადრეულ კლინიკურ გამოყენებაში იმედისმომცემი შედეგები აჩვენა. PubMed-ისა და Web of Science-ის ბაზებში მოვიძიეთ 2017 და 2022 წლებს შორის შესაბამისი სტატიები, რომელთა იმპაქტფაქტორი (IF) 5-ზე მეტი იყო.

გამოსახულებით და მოლეკულურ ფენოტიპებს შორის კავშირი

ზუსტი მოლეკულური ფენოტიპის მიღება მიზნობრივი მკურნალობის წინაპირობაა. ავთვისებიანი სიმსივნეების ჰეტეროგენურობის გამო ბიოფსიით მიღებული ქსოვილის მცირე ნაწილებში სიმსივნის გენური მუტაციების ზუსტად ასახვა რთულია. რადიოგენომიკა ამ მდგომარეობის გაუმჯობესებას ისახავს მიზნად გამოსახულებით მახასიათებლებსა (გამოსახულებითი ფენოტიპი) და სიმსივნის მოლეკულურ მარკერებს (მოლეკულური ფენოტიპი) შორის კავშირის გამოვლენით.

IDH1 მუტაციების აღმოჩენას გლიომისთვის დიდი დიაგნოსტიკური და პროგნოზული მნიშვნელობა აქვს. იზოციტრატდეჰიდროგენაზის (IDH) სტატუსის მიხედვით GBM შეიძლება დაიყოს IDH-ის ველურ და მუტანტურ ტიპებად. კვლევების უმეტესობამ IDH სტატუსის საპროგნოზოდ MR გამოსახულება გამოიყენა და ზომიერ წარმატებას მიაღწია. არსებულმა კვლევამ მაღალი ხარისხის გლიომებში IDH გენოტიპების საპროგნოზოდ კლინიკური ფაქტორებისა და მულტიმოდალური MRI მახასიათებლების გამოყენებით მანქანური სწავლების მეთოდები დანერგა. მაგალითად, Zhang-მა და კოლეგებმა კლინიკური მონაცემებითა და მულტიმოდალური ოპერაციამდელი გამოსახულებითი მახასიათებლებით მაღალი ხარისხის გლიომებში IDH გენოტიპების საპროგნოზო შემთხვევითი ტყის კლასიფიკატორი შექმნეს. ასევე Chang-მა და კოლეგებმა ჩვეულებრივი MR გამოსახულებიდან სარგებლის მისაღებად ღრმა სწავლება გამოიყენეს ხარისხი II-IV გლიომაში IDH გენოტიპის არაინვაზიურად საპროგნოზოდ. ამ მოდელს შეიძლება ინვაზიური ქსოვილოვანი ნიმუშის შემავსებელი არაინვაზიური საშუალების პოტენციალი ჰქონდეს და დაავადების მართვას უფრო ადრეულ ეტაპსა და შემდგომ დაკვირვებაში ხელი შეუწყოს.

ძუძუს კიბოს მოლეკულური ქვეტიპები — ლუმინალური A, ლუმინალური B, HER2-ით გამდიდრებული და ბაზალურის მსგავსი (სურათი 2) — პირველად Perou-მ და კოლეგებმა მკურნალობაზე პასუხისა და პაციენტთა შედეგების განსხვავებების ასახსნელად შემოგვთავაზეს. მრავალმა შემდგომმა კვლევამ ამ ქვეტიპების კლინიკური მნიშვნელობა დაადასტურა და აჩვენა, რომ ქიმიოთერაპიის, ენდოკრინული მკურნალობისა და HER2-ზე მიზნობრივი თერაპიის გადაწყვეტილებები ნაწილობრივ მათ შეესაბამება. Mazurowski-მ და კოლეგებმა კიბოს გამოსახულების არქივიდან 48 პაციენტი შეისწავლეს და 23 DCE-MRI მახასიათებელი მიიღეს, რომლებმაც დინამიკური გაძლიერების ნიშნების ლუმინალურ B ძუძუს კიბოსთან კავშირი გამოავლინა. ამ ქვეტიპში დაზიანების გაძლიერების სიჩქარე ფონური პარენქიმული გაძლიერების სიჩქარესთან შედარებით უფრო მაღალია. Leithner-მა და კოლეგებმა აღმოაჩინეს, რომ DWI გამოსახულების ნიშნებს, მაგალითად პირველი რიგის ჰისტოგრამებსა და ნაცრისფერი ტონების თანხვედრის მატრიცებს, ძუძუს კიბოს რეცეპტორული სტატუსისა და მოლეკულური ქვეტიპების უფრო ზუსტად განსაზღვრა შეეძლო ლუმინალურ B და HER2-ით გამდიდრებულ ქვეტიპებში. Xie-მ და კოლეგებმა მრავალსიბრტყიანი MR გამოსახულებითა და სიმსივნის ჰისტოგრამული ანალიზით სამმაგად უარყოფითი ძუძუს კიბო სხვა ქვეტიპებისგან განასხვავეს და ლუმინალური A-სა და HER2-ით გამდიდრებული ქვეტიპებისგან დიფერენციულ დიაგნოსტიკაში კარგი სიზუსტე აჩვენეს. Dilorenzo-მ და კოლეგებმა სხვადასხვა ქვეტიპის დიფერენციული დიაგნოზისთვის MRI-ის ფონური პარენქიმული გაძლიერების (BPE) ღირებულება შეისწავლეს და აჩვენეს, რომ მსუბუქი BPE ლუმინალურ B ან HER2-უარყოფით ქვეტიპებზე მიუთითებს, ხოლო ძლიერი BPE — სამმაგად უარყოფით ძუძუს კიბოზე.

ახალმა ბიოლოგიურმა ცოდნამ მედულობლასტომის (MB) კლასიფიკაციაში ოთხი განსხვავებული მოლეკულური ქვეჯგუფის განსაზღვრა გამოიწვია: sonic hedgehog (SHH), wingless (WNT), ჯგუფი 3 და ჯგუფი 4. ოპერაციამდელი მრავალპარამეტრული MRI-დან მიღებული ჩვეულებრივი გამოსახულებითი ნიშნები MB-ის მოლეკულურ ქვეჯგუფებს დაუკავშირდა და შესაძლებელი გახადა სხვადასხვა პროგნოზული სიზუსტის მქონე ქვეჯგუფისთვის სპეციფიკური ნომოგრამების შექმნა. ოპერაციამდელ მრავალპარამეტრულ მაგნიტურ-რეზონანსულ გამოსახულებაზე დაფუძნებულ ნომოგრამებს SHH და ჯგუფი 4 მედულობლასტომის მოლეკულური ქვეტიპების სანდოდ პროგნოზირება შეუძლია. Yan-მა და კოლეგებმა MB-ის მოლეკულური ქვეპოპულაციების საპროგნოზოდ მანქანური სწავლების მოდელები შექმნეს. შედეგებმა აჩვენა, რომ ამ ალგორითმებს მოლეკულური ქვეპოპულაციების არაინვაზიური პროგნოზირების პოტენციალი აქვს.

რადიოგენომიკის გამოყენება ონკოლოგიური მკურნალობის ეფექტიანობის შესაფასებლად და მკურნალობის შესაძლებლობების დასადგენად

ბოლო წლებში რადიოგენომიკის კვლევაში უპრეცედენტო წინსვლა დაფიქსირდა და აჩვენა, რომ სიმსივნური ქსოვილების გამოსახულებითი მახასიათებლებით სხვადასხვა მკურნალობაზე, მათ შორის ქიმიოთერაპიაზე, რადიოთერაპიაზე, მიზნობრივ თერაპიასა და იმუნოთერაპიაზე, პასუხის ზუსტი პროგნოზირება შესაძლებელია.

იმუნოთერაპია

18F-FDG-PET/CT გამოსახულებითი გენომიკა PD-1/PD-L1 ექსპრესიის პროგნოზირებისთვის სულ უფრო მეტად შეისწავლება და გამოიყენება. ბოლო კვლევებმა აჩვენა, რომ ღრმა სწავლებით მიღებულ ქულას (DLS) ინდივიდუალური მკურნალობის გადაწყვეტილებების მისაღებად IHC-ით განსაზღვრული PD-L1 გაზომვის შეცვლა შეუძლია. ასევე Dall'Olio-მ და კოლეგებმა აჩვენეს, რომ შორსწასული NSCLC-ის მქონე პაციენტებში მთლიანი მეტაბოლური სიმსივნური მოცულობა (tMTV) ≥ 75 cm3 შეიძლება ცუდი პროგნოზის ბიომარკერი იყოს მაღალი PD-L1 ექსპრესიის მქონე პაციენტებში. ეს ინფორმაცია შეიძლება სასარგებლო იყოს იმ პაციენტების გამოსავლენად, რომლებსაც პემბროლიზუმაბის გარდა ქიმიოთერაპიაც დაეხმარება.

ნეოადიუვანტური სისტემური მკურნალობა

ნეოადიუვანტური სისტემური მკურნალობა (NST) ლოკალიზებულ და შორსწასულ ძუძუს კიბოში მოვლის სტანდარტია, რომელიც სიმსივნის ზომის შემცირებით ძუძუს შემნახველი ოპერაციის შესაძლებლობას ზრდის. თუმცა NST მკურნალობით ძუძუს კიბოს მხოლოდ მცირე რაოდენობის პაციენტი სარგებლობს, რადგან ზოგი ბიოლოგიურად აგრესიული დაზიანება NST მკურნალობის შემდეგ ეფექტიანად შეიძლება ვერ გაკონტროლდეს. ამიტომ იმ პაციენტების გამოვლენას, რომლებსაც NST მკურნალობა დაეხმარება, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს. პათოლოგიური სრული პასუხი (pCR) ხანგრძლივ დადებით პროგნოზთან მჭიდროდ უკავშირდება და NST მკურნალობის ეფექტიანობის შესაფასებლად შეიძლება გამოიყენონ. Tsukada-მ და კოლეგებმა იწინასწარმეტყველეს, მიაღწევდა თუ არა სიმსივნის ტიპები NST-ის დასრულების შემდეგ pCR-ს, და აჩვენეს, რომ MRI-დან მიღებული ორი მახასიათებელი — სიმსივნის ზრდის მიმართულება და კონტურის თანაფარდობა — pCR-ს უკავშირდებოდა. კვლევამ აჩვენა, რომ Cooper-ის იოგის მიმართულებით მზარდი სიმსივნეები და მკურნალობამდე მრავალსიბრტყიან MRI-ზე სწრაფი კონტურის თანაფარდობის მქონე სიმსივნეები pCR-ის პროგნოზული ნიშნები იყო. Kim-მა და კოლეგებმა ძუძუს კიბოს პროგნოზის შესაფასებლად რეციდივის გარეშე გადარჩენა გამოიყენეს და აღმოაჩინეს, რომ T2WI-ზე მაღალი ენტროპიის (მაღალი ჰეტეროგენურობის) მქონე პაციენტებს რეციდივის გარეშე გადარჩენა მნიშვნელოვნად დაბალი ჰქონდათ.

რადიოთერაპია

რადიოთერაპიის პერიოდში რადიოგენომიკას კლინიკური გადაწყვეტილების მხარდაჭერა შეუძლია ინტეგრირებული მოდელით, რომელიც გამოსახულებით და გენეტიკურ განზომილებებს აერთიანებს. მრავალმა კვლევამ აჩვენა, რომ რადიოგენომიკას კიბოს რადიოთერაპიის გვერდითი მოვლენების პროგნოზირება და გენეტიკური მარკერების გამოვლენით საუკეთესო რეჟიმის შერჩევაში დახმარება შეუძლია მკურნალობის შედეგების მაქსიმალურად გასაზრდელად. ასევე დღეს რადიოთერაპიის ტექნიკა ორგანზომილებიანიდან სამგანზომილებიან და ოთხგანზომილებიან ტექნიკამდეც კი განვითარდა; დოზის განაწილება წერტილოვანი დოზიდან მოცულობით განაწილებაზე გადავიდა. ახალი ტექნიკა გამოსახულებითი მონაცემების დიდ რაოდენობას ეყრდნობა. დეტალური და ზუსტი გამოსახულებითი ფენოტიპირებით რადიომიკა სოლიდური სიმსივნეების ფართო სპექტრში სიმსივნისშიდა ჰეტეროგენურობას აჩვენებს. ამასთან, ფიზიკურ მოდელში მრავალომიკური დახასიათების ინტეგრირება რადიოთერაპიის ფიზიკოსებს მიმართულებას აძლევს მიზნობრივ მკურნალობაში ხელახალი დასხივების პროტოკოლების გასაძლიერებლად.

წამალზე პასუხისა და შესაძლო რეზისტენტობის პროგნოზირება

რადიოგენომიკა სიმსივნის ინდივიდუალური მკურნალობის წარმართვისთვის წამალზე პასუხისა და შესაძლო რეზისტენტობის საპროგნოზოდაც შეიძლება გამოიყენონ. 2007 წელს Kuo-მ და კოლეგებმა კონტრასტით გაძლიერებულ CT-ზე გარკვეულ გამოსახულებით გამოვლინებებსა და ჰეპატოცელულური კარცინომის ადრიამიცინისადმი მგრძნობელობას შორის ძლიერი კავშირი აღმოაჩინეს. ზუსტი მედიცინა მოითხოვს არა მხოლოდ შეცვლადი მონიტორინგისა და მკურნალობის სამიზნეების დადგენას, არამედ სანდო არაინვაზიური ტექნოლოგიის შექმნასაც, რათა დროთა განმავლობაში ამ სამიზნეების ცვლილებები გამოვლინდეს. რადიოგენომიკა ერთი ჰეტეროგენური სიმსივნისთვის ან მეტასტაზური დაავადებისას კიბოების ნაკრებისთვის ვოქსელ-ვოქსელ გენეტიკურ ინფორმაციას იძლევა და ინდივიდუალური მკურნალობის პროგრამების შექმნას უწყობს ხელს.

რადიოგენომიკური მოდელებით პროგნოზისა და რეციდივის წინასწარმეტყველება კლინიკური ბიომარკერების სახით

გამოსახულებითი, გენეტიკური და პათოლოგიური მახასიათებლების გაერთიანებით რადიოგენომიკური ნიშნების შექმნა გამოსახულებასა და პაციენტთა შედეგებს შორის კავშირს ავლენს და კლინიკურ პრაქტიკაში რადიოგენომიკის ჩართვას აჩქარებს. ალტერნატიული გამოსახულებითი ბიომარკერების შექმნა კლინიცისტების კლინიკურად მნიშვნელოვანი შედეგების პროგნოზირების უნარს აძლიერებს. რადიოგენომიკური ვენური ინვაზია (RVI) MVI-ის კონტრასტით გაძლიერებული კომპიუტერული ტომოგრაფიის (CECT) ბიომარკერია. Banerjee-მ და კოლეგებმა აღმოაჩინეს, რომ ოპერაციამდელი CECT-ით შეფასებული RVI ცუდ საერთო გადარჩენასა (OS) და დაავადების ადრეულ რეციდივს უკავშირდებოდა. RVI შეიძლება ეფექტიანი იყოს იმ ადამიანების გამოსავლენად, რომლებსაც ოპერაციული მკურნალობით ხანგრძლივი სარგებლის მიღების დაბალი ალბათობა აქვთ.

პროგნოზისა და მკურნალობაზე პასუხის წინასწარმეტყველება რადიოგენომიკით

პროგნოზისა და მკურნალობაზე პასუხის წინასწარმეტყველება რადიოგენომიკის ერთ-ერთი ყველაზე იმედისმომცემი კლინიკური გამოყენებაა. სიმსივნის მახასიათებლებისა და გენომური მონაცემების გაერთიანებით ის მკურნალობის შედეგების საპროგნოზო და გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერ ძლიერ საშუალებას ქმნის.

პროსტატის კიბო

პროსტატის კიბოს დიაგნოსტიკაში რადიოგენომიკას მრავალპარამეტრული MRI-ის (mpMRI) და ბიოფსიურ ნიმუშებზე დაფუძნებული გენეტიკური მონაცემების გამოყენებით დაავადების პროგრესირებისა და მკურნალობაზე პასუხის პროგნოზირება შეუძლია. Woo-მ და კოლეგებმა აღმოაჩინეს, რომ mpMRI-ით მიღებული რადიოგენომიკური მონაცემები Gleason-ის ქულასა და პროსტატის ბიოფსიის შედეგებს ძლიერ უკავშირდებოდა. ეს აჩვენებს, რომ რადიოგენომიკას პროსტატის კიბოს დიაგნოსტიკასა და მართვაში მნიშვნელოვანი როლის შესრულება შეუძლია.

თავის ტვინის სიმსივნეები

გლიობლასტომის (GBM) მკურნალობაში რადიოგენომიკის გამოყენებას სასიცოცხლო მნიშვნელობა აქვს სიმსივნის ჰეტეროგენურობის გასაგებად და ინდივიდუალური გეგმების შესაქმნელად. MRI გამოსახულებებისა და გენომური მონაცემების გამაერთიანებელი მოდელები მკურნალობაზე პასუხისა და პაციენტთა შედეგების საპროგნოზოდ შეიძლება გამოიყენონ. Carrillo-მ და კოლეგებმა ოპერაციამდელი MR გამოსახულებებითა და გენომური მონაცემებით GBM პაციენტების საერთო გადარჩენის საპროგნოზო მოდელი შექმნეს. მას მკურნალობაზე პასუხისა და გრძელვადიანი პროგნოზის გაუმჯობესების პოტენციალი აქვს.

ძუძუს კიბო

რადიოგენომიკა ძუძუს კიბოში მკურნალობაზე პასუხის საპროგნოზოდ და ინდივიდუალური მკურნალობის სტრატეგიების შესაქმნელადაც გამოიყენება. დენადი გენომური მონაცემები და MR გამოსახულების მახასიათებლები ნეოადიუვანტურ ქიმიოთერაპიაზე პაციენტების პასუხის საპროგნოზოდ გაერთიანდა. Sutton-მა და კოლეგებმა აჩვენეს, რომ MR გამოსახულების ნიშნებისა და გენომური მონაცემების გამაერთიანებელ მოდელს ძუძუს კიბოს მქონე პაციენტებში მკურნალობაზე პასუხის პროგნოზირება შეეძლო. ეს მკურნალობის დაგეგმვაში რადიოგენომიკის მნიშვნელობას უსვამს ხაზს.

კოლორექტული კიბო

კოლორექტული კიბოს (CRC) მკურნალობაში რადიოგენომიკა ღირებულ ინფორმაციას იძლევა მკურნალობაზე პასუხისა და დაავადების პროგრესირების საპროგნოზოდ. Lubner-მა და კოლეგებმა CRC პაციენტებში გენეტიკური მონაცემებითა და გამოსახულების მახასიათებლებით მკურნალობაზე პასუხის საპროგნოზო მოდელი შექმნეს. მას ქიმიოთერაპიაზე პაციენტების პასუხისა და გრძელვადიანი პროგნოზის გაუმჯობესების პოტენციალი აქვს.

ფილტვის კიბო

ფილტვის კიბოში რადიოგენომიკას გენეტიკური და გამოსახულებითი მონაცემების გაერთიანებით მკურნალობაზე პასუხის პროგნოზირება და მკურნალობის დაგეგმვა შეუძლია. ფილტვის კიბოს მკურნალობაში ეს მონაცემები მიზნობრივ თერაპიებზე პაციენტების პასუხის საპროგნოზოდ გამოიყენება. Wei-მ და კოლეგებმა აჩვენეს, რომ PET/CT გამოსახულების მახასიათებლებისა და გენომური მონაცემების გამაერთიანებელ მოდელს ფილტვის კიბოს პაციენტებში მკურნალობაზე პასუხისა და პროგნოზის წინასწარმეტყველება შეეძლო. ეს ფილტვის კიბოს მკურნალობაში რადიოგენომიკის მნიშვნელობას უსვამს ხაზს.

დასკვნა და სამომავლო პერსპექტივები

რადიოგენომიკა კიბოს მკურნალობაში პერსონალიზებული მედიცინის მნიშვნელოვან კომპონენტად ყალიბდება. გამოსახულებითი და გენომური მონაცემების გაერთიანებით ის ძლიერ საშუალებას იძლევა სიმსივნის ჰეტეროგენურობის გასაგებად, მკურნალობაზე პასუხის საპროგნოზოდ და პაციენტების გეგმების ოპტიმიზაციისთვის. მოსალოდნელია, რომ მომავალში მისი გამოყენება უფრო განვითარდება და კლინიკურ პრაქტიკაში გავრცელდება.

რადიოგენომიკას კიბოს კვლევასა და კლინიკურ პრაქტიკაში რევოლუციის მოხდენის პოტენციალი აქვს. ამ სფეროს წინსვლა უფრო ზუსტი და ეფექტიანი მკურნალობის შემუშავებას შეუწყობს ხელს და პაციენტების ცხოვრების ხარისხს გაზრდის. რადიოგენომიკა კიბოს მკურნალობაში პერსონალიზებული მედიცინის მომავალში მნიშვნელოვან როლს შეასრულებს.

რადიოგენომიკა: მომავალი მიმართულებები და სირთულეები

კლინიკურ პრაქტიკაში რადიოგენომიკის გაფართოებისა და მიღებისთვის სხვადასხვა სირთულის გადალახვაა საჭირო. ისინი მოიცავს მონაცემთა ინტეგრირებას, სტანდარტიზაციას, ვალიდაციასა და ეთიკურ საკითხებს.

მონაცემთა ინტეგრირება

რადიოგენომიკა უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემს წარმოქმნის და მათი ინტეგრირება და ანალიზი დიდი სირთულეა. გენომურ მონაცემებს, რადიოლოგიურ გამოსახულებებსა და კლინიკურ ინფორმაციას შორის კავშირების დასადგენად მოწინავე გამოთვლითი მეთოდებია საჭირო. პროცესი ფრთხილად უნდა იმართებოდეს, რათა მონაცემები ზუსტი და სანდო იყოს.

სტანდარტიზაცია

რადიოგენომიკური მონაცემების სტანდარტიზაცია საჭიროა სხვადასხვა კვლევითი ჯგუფისა და კლინიკის მონაცემების შედარებისა და გაზიარების გასაადვილებლად. შეგროვების, დამუშავებისა და ანალიზის მეთოდების სტანდარტიზაცია კლინიკურ პრაქტიკაში რადიოგენომიკის ინტეგრირებას დააჩქარებს.

ვალიდაცია

კლინიკურ გამოყენებამდე რადიოგენომიკური მოდელები ყოვლისმომცველად უნდა დადასტურდეს. მათი სანდოობისა და სიზუსტისთვის დიდი, მრავალცენტრიანი კლინიკური კვლევებია საჭირო. ვალიდაციის ეს პროცესი მოდელების რეალურ პირობებში შესრულების შესაფასებლად მნიშვნელოვანია.

ეთიკური საკითხები

რადიოგენომიკური მონაცემების გამოყენებას კონფიდენციალურობასა და ეთიკასთან დაკავშირებული სხვადასხვა სირთულეც ახლავს. პაციენტების მონაცემების უსაფრთხოებასა და კონფიდენციალურობას ამ სფეროს კვლევასა და გამოყენებაში გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს. ამიტომ მონაცემთა დაცვისა და ეთიკური წესების მკაცრი დაცვაა საჭირო.

მომავალი მიმართულებები

რადიოგენომიკური კვლევის მომავალი მიმართულებები პერსონალიზებული მედიცინის შემდგომ წინსვლას შეუწყობს ხელს. ქვემოთ რამდენიმე ასეთი მიმართულებაა ჩამოთვლილი:

ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება

რადიოგენომიკაში ხელოვნური ინტელექტისა (AI) და მანქანური სწავლების (ML) მეთოდების გამოყენება მონაცემების ანალიზსა და ინტერპრეტაციას მნიშვნელოვნად დააჩქარებს. AI და ML რადიოგენომიკური მონაცემებიდან მიღებული ინფორმაციის უფრო ზუსტ და სწრაფ დამუშავებას უზრუნველყოფს და კლინიკურ გადაწყვეტილებებს მხარს დაუჭერს.

მრავალომიკური მიდგომები

რადიოგენომიკა უფრო ყოვლისმომცველი და ეფექტიანი იქნება, თუ გენომურ მონაცემებთან ერთად პროტეომურ, მეტაბოლომურ და სხვა ომიკურ მონაცემებსაც გააერთიანებს. მრავალომიკური მიდგომები კიბოს ბიოლოგიის უფრო ღრმად გაგებას უზრუნველყოფს და ინდივიდუალური მკურნალობის სტრატეგიებს გააუმჯობესებს.

რეალურ დროში გამოსახულება და მკურნალობის დაგეგმვა

რადიოგენომიკა რეალურ დროში გამოსახულებისა და მკურნალობის დაგეგმვის პროცესებში შეიძლება გამოიყენონ. ეს მკურნალობის თითოეულ ეტაპზე პაციენტების პასუხის მონიტორინგისა და გეგმების ოპტიმიზაციისთვის შეიძლება იყოს გამოსადეგი. რეალურ დროში მიღებულმა რადიოგენომიკურმა მონაცემებმა მკურნალობის ეფექტიანობის ზრდით შეიძლება პაციენტების ცხოვრების ხარისხი გააუმჯობესოს.

ფართო გამოყენება კლინიკურ პრაქტიკაში

რადიოგენომიკური კვლევების შედეგების კლინიკურ პრაქტიკაში უფრო ფართოდ გამოყენება დაიწყება. ეს კიბოს მკურნალობაში პერსონალიზებული მედიცინის გავრცელებასა და პაციენტების შედეგების გაუმჯობესებას შეუწყობს ხელს.

საერთაშორისო თანამშრომლობა

რადიოგენომიკური კვლევების წარმატებისთვის საერთაშორისო თანამშრომლობას დიდი მნიშვნელობა აქვს. სხვადასხვა ქვეყნის მკვლევრებსა და კლინიკებს შორის მონაცემთა გაზიარება და თანამშრომლობა სფეროს უფრო სწრაფ წინსვლას უზრუნველყოფს.

დასკვნა

რადიოგენომიკა სწრაფად ვითარდება, როგორც კიბოს მკურნალობაში პერსონალიზებული მედიცინის ერთ-ერთი ძირითადი კომპონენტი. გამოსახულებითი და გენომური მონაცემების ინტეგრირება სიმსივნის ჰეტეროგენურობის გასაგებად, მკურნალობაზე პასუხის საპროგნოზოდ და პაციენტების გეგმების ოპტიმიზაციისთვის ძლიერ საშუალებას იძლევა. მას მომავალში კიბოს მკურნალობაში რევოლუციის მოხდენის პოტენციალი აქვს, პაციენტების ცხოვრების ხარისხს გაზრდის და უფრო ზუსტი სტრატეგიების შემუშავებას შეუწყობს ხელს.

რადიოგენომიკა პერსონალიზებული მედიცინის მომავალში მნიშვნელოვან როლს გააგრძელებს. ამ სფეროს კვლევა და კლინიკური გამოყენება კიბოს მკურნალობაში უფრო ეფექტიანი და მიზნობრივი მიდგომების განვითარებას შეუწყობს ხელს.