Сеченовский университет оптимизирует подбор противоопухолевых препаратов

Ученые из Центра математического моделирования в разработке лекарств Сеченовского университета провели первое в своем роде сравнительное исследование пяти наиболее широко используемых моделей для прогноза динамики опухолевого процесса. Цель работы — существенно повысить точность подбора наиболее эффективных лекарственных препаратов и оптимизировать дозировки на ранних этапах клинических исследований, где данных о новом препарате еще крайне мало.

Исследование было проведено на основе обширных клинических данных 381 пациента с немелкоклеточным раком легкого (НМРЛ). Используя продвинутый статистический анализ, команда Сеченовского университета выявила три наиболее надежные модели: BiExp, LExp и TGI. Каждая из них продемонстрировала свои преимущества: модель ингибирования роста опухоли TGI (Кларет) оказалась лидером в описании текущих данных и краткосрочном прогнозировании динамики новообразования, в то время как LExp показала стабильность предсказаний для долгосрочного прогнозирования (до 16 месяцев).

Все три модели успешно справлялись с оценкой объективного ответа опухоли – ключевого показателя эффективности терапии. Однако, как отмечают авторы, ни одна из них не смогла точно предсказать момент развития резистентности новообразования к препарату, что является одной из важнейших задач для будущих исследований.

Результаты исследования найдут практическое применение в цифровой платформе «Онкомонитор», которая позволит врачам и ученым строить более точные прогнозы выживаемости и подбирать оптимальную терапию для пациентов с онкологическими заболеваниями. Заведующий лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ Станислав Отставнов подчеркнул, что данное исследование поможет фармкомпаниям получить конкретные рекомендации по выбору инструментария на ранних фазах разработки препаратов, что сэкономит время и ресурсы. Эксперт рынка НТИ «Хелснет», врач-онколог НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова Максим Котов также отметил, что модели точно оцениваю т объективный ответ опухоли, что важно для принятия решений о дозировке и дизайне третьей фазы испытаний, хотя и указал на ограничение в прогнозировании резистентности и популяционный характер прогноза.

0