Роль биоинформатики и математического моделирования в современной онкологии

Онкология сегодня переживает настоящий научный прорыв. Наряду с классическими клиническими и лабораторными методами всё активнее применяются цифровые технологии — биоинформатика, искусственный интеллект и математическое моделирование. Эти инструменты позволяют не только лучше понять природу опухолей, но и сделать лечение в Германии более точным, персонализированным и предсказуемым.

Что такое биоинформатика

Биоинформатика — это область, объединяющая биологию, медицину и вычислительные науки. Её задача — анализировать огромные массивы биологических данных с помощью компьютерных алгоритмов.

В онкологии биоинформатика используется для обработки и интерпретации:

• Геномных данных
  Современные методы секвенирования позволяют «прочитать» генетический код опухоли. Выявление мутаций, перестроек и экспрессии генов помогает определить, какие молекулярные механизмы запустили рост опухоли и какие препараты могут быть эффективны именно для данного пациента.
  
  Пример: анализ мутаций в генах EGFR, KRAS, BRAF используется при подборе таргетной терапии при раке лёгкого и кишечника.

  Таргетная терапия в онкологии

  Таргетная терапия с использованием новых препаратов для лечения онкологии дополняет существующие методы терапии рака и в большинстве случаев рассчитана на поздние стадии болезни.

  Подробнее о процедуре →

• Транскриптомики и протеомики
  Эти подходы позволяют понять, какие гены и белки «включены» или «выключены» в опухоли, что даёт представление о её поведении и устойчивости к лечению.
• Иммунного профиля
  Биоинформатические методы анализируют состав и активность иммунных клеток в микросреде опухоли. Это имеет решающее значение при выборе иммунотерапии — например, ингибиторов контрольных точек (checkpoint inhibitors).

  Терапия моноклональными антителами

  Использование моноклональных антител широко известно в лечении большинства видов рака, опухолей разных размеров и типа, а также других заболеваний.

  Подробнее о процедуре →

• Клинических данных (real-world data)
  Информация из регистров и электронных историй болезни помогает выявлять закономерности, которые невозможно увидеть в отдельных исследованиях, и разрабатывать новые стратегии лечения.

Математическое моделирование опухолей

Математические модели позволяют описать процессы, происходящие в опухоли, с помощью уравнений и симуляций. Это делает возможным предсказание поведения опухоли и её реакции на терапию.

Существуют разные типы моделей:

• классические модели роста — описывают, как увеличивается опухолевая масса во времени (например, по законам Гомпертца);
• клеточные модели — учитывают деление, гибель и миграцию отдельных клеток, а также их чувствительность к терапии;
• модели ангиогенеза — описывают формирование сосудистой сети, питающей опухоль;
• иммунные модели — анализируют взаимодействие опухоли и иммунной системы, что особенно важно при изучении иммунотерапии.

Гибридные модели — синтез биологии и математики

Наиболее перспективным направлением считаются гибридные модели (hybrid models). Они объединяют разные уровни — от молекулярного до органного.

Например:

• на макроуровне модель описывает рост всей опухоли;
• на микроуровне — поведение отдельных клеток, их мутации, обмен веществ и взаимодействие с окружающими тканями.

Благодаря таким моделям можно:

• прогнозировать развитие лекарственной резистентности;
• оптимизировать дозы и интервалы лечения;
• виртуально «тестировать» новые препараты ещё до начала клинических испытаний;
• моделировать индивидуальную реакцию опухоли конкретного пациента.

От эмпирии к предсказательной медицине

Главная цель этих технологий — перевести онкологию из области эмпирии («пробуем и наблюдаем») в область точной и предсказательной медицины. В будущем врачи смогут создавать для каждого пациента «цифрового двойника» опухоли — компьютерную модель, на которой можно безопасно прогнозировать ответ на различные виды терапии.

Примеры международных проектов:

• The Cancer Genome Atlas (TCGA) — крупнейшая база геномных данных опухолей, созданная в США;
• German Cancer Consortium (DKTK) — объединяет ведущие онкоцентры Германии для разработки персонализированных моделей лечения;
• Virtual Tumor Project (ETH Zürich) — швейцарский проект по созданию виртуальных моделей опухолевого роста и симуляции воздействия лекарств.

Заключение

Биоинформатика и математическое моделирование меняют представление об онкологии. Эти подходы помогают понять, как опухоль развивается, почему она становится устойчивой к лечению, и как можно прогнозировать исход терапии.

Будущее онкологии — за синтезом клинического опыта, генетики и цифровых технологий, которые позволяют увидеть болезнь не только под микроскопом, но и «в цифре».