Новая эра при раке неизвестной первичной локализации: как найти утраченный источник опухоли и управлять лечением с помощью искусственного интеллекта и геномного картирования

Рак неизвестной первичной локализации (CUP) представляет собой одну из самых сложных областей онкологии: рак дал метастазы (распространился по организму), однако его исходную точку, то есть ткань, из которой он происходит, установить не удается. Если в прошлом основным вариантом для опухолей неясного происхождения считалась стандартная эмпирическая химиотерапия, то сегодня благодаря комплексному геномному профилированию (CGP), эпигеномным тестам и применению искусственного интеллекта (ИИ) происходит крупная клиническая трансформация. Теперь в онкологии алгоритмы искусственного интеллекта и технологии жидкостной биопсии позволяют не только определять ткань происхождения рака (tissue of origin), но и прогнозировать ответ на таргетную терапию. Наши молекулярные онкологические консилиумы (MTB), в свою очередь, детально обрабатывают все эти данные и составляют для наших пациентов стандартные схемы химиотерапии только тогда, когда они действительно нужны, а точечные комбинации «умных» препаратов тогда, когда нужны именно они. Это позволяет нам применять «правильное лечение у правильного пациента».

1. Поиск источника опухоли с помощью WES, WTS, эпигеномных методов и искусственного интеллекта (ИИ)

Сегодня благодаря достижениям в области полного экзомного секвенирования (WES), полного транскриптомного секвенирования (WTS) и эпигеномных методов при раке неизвестной первичной локализации мы можем не только находить мутации, на которые можно воздействовать таргетными препаратами, но и с высокой точностью определять орган, из которого на самом деле происходит опухоль, с помощью моделей глубокого обучения (deep learning) и машинного обучения (machine learning).

Благодаря инновационным методам, разработанным международными компаниями, которые проводят эпигеномную оценку на основе жидкостной биопсии, ткань происхождения рака можно установить всего по одному образцу крови.
Например, основанный на метилировании тест секвенирования нового поколения компании Guardant, который выполняется по крови (по внеклеточной ДНК плазмы), может определить происхождение 12 различных типов рака, анализируя более 2000 специфичных для рака дифференциально метилированных участков генома.
Другая ведущая компания в области CGP-тестирования, Caris Life Sciences, разработала клинически валидированный инструмент искусственного интеллекта (ИИ) под названием GPSai, который по данным WES и WTS предсказывает ткань, из которой происходит опухоль.
Эта онкологическая модель на основе искусственного интеллекта, обученная на геномных и транскриптомных (РНК) профилях 201 612 случаев из собственной базы данных компании, способна успешно установить ткань происхождения в 84% случаев рака неизвестной первичной локализации и подобрать соответствующее показание к лечению.

2. Молекулярно-направленная терапия против стандартной химиотерапии

Исследование II фазы CUPISCO, опубликованное в журнале Journal of Clinical Oncology, убедительными данными подтвердило, насколько важно составлять генетическую карту опухоли при метастатическом раке и выбирать лечение с участием молекулярных онкологических консилиумов.

У пациентов с неблагоприятным раком неизвестной первичной локализации, у которых заболевание удалось взять под контроль с помощью начальной химиотерапии, сравнивали продолжение стандартной химиотерапии на основе препаратов платины и молекулярно-направленную терапию (MGT), основанную на результатах комплексного генетического тестирования.
У пациентов, получавших молекулярно-направленную терапию, медиана выживаемости без прогрессирования (периода, в течение которого болезнь не прогрессирует) составила 6,1 месяца, тогда как в группе, продолжавшей только химиотерапию, этот показатель остался на уровне 4,4 месяца.
Что касается общей выживаемости, медиана, составлявшая 12,8 месяца в группе химиотерапии, при молекулярной терапии увеличилась до 15,2 месяца.
Самые впечатляющие данные исследования были получены у пациентов, у которых генетическое картирование выявило мутацию, «доступную для воздействия» (actionable).
В этой группе выживаемость без прогрессирования у пациентов, получавших молекулярную терапию, достигла 8,2 месяца, тогда как у тех, кто получал стандартную химиотерапию, несмотря на наличие такой мутации, она составила лишь 5,5 месяца.

3. Взгляд нашей клиники: от терапии против одной мишени к комбинированному подходу

Хотя исследование CUPISCO наглядно показывает пользу решений молекулярных онкологических консилиумов и таргетной терапии по сравнению со стандартной химиотерапией, примененная в нем молекулярная стратегия в основном строилась по логике «одна мишень, один препарат».

Раковые клетки обладают очень сложными путями ускользания и при блокировании одного генетического пути способны быстро формировать другие клоны резистентности. Как мы подчеркивали в одной из наших предыдущих статей в блоге, где подробно рассказывали о таргетных комбинированных методах лечения, рациональные комбинированные подходы, которые одновременно воздействуют на несколько генетических слабостей опухоли, дают гораздо более выраженные и стойкие результаты в преодолении клеточной резистентности. По нашему клиническому опыту и оценке, если бы в исследовании CUPISCO вместо отдельных препаратов применялись комбинированные схемы, направленные на молекулярные мишени, полученное преимущество в выживаемости могло бы оказаться значительно более выраженным.

4. Ключевая роль Молекулярного онкологического консилиума (MTB) в клинических решениях

Недостаточно просто прочитать огромный массив данных, полученных от алгоритмов искусственного интеллекта, помогающих в диагностике рака, эпигеномных исследований и широких панелей CGP; настоящий успех заключается в том, чтобы правильно интерпретировать этот генетический код и выбрать верную стратегию лечения, способную преодолеть все механизмы резистентности рака.

В нашей клинике при раке неизвестной первичной локализации наш Молекулярный онкологический консилиум (MTB), в состав которого входят 6 специалистов по генетике рака и опытные врачи-онкологи, не ограничивает пациентов шаблонными протоколами. Используя самые передовые в мире валидированные тесты в этой области, он разрабатывает план, наиболее соответствующий биологии пациента, расшифрованной с помощью искусственного интеллекта и комплексного анализа. Благодаря этому подходу, который не исключает химиотерапию, но применяет ее стратегически и только там, где это рационально, и опираясь на глубокий опыт более чем 2500 случаев, мы продолжаем находить наиболее точные, эффективные и персонализированные молекулярные решения для каждого нашего пациента, даже при самых сложных видах рака.

Чтобы узнать больше об определении ткани происхождения опухоли и персонализированном планировании лечения при раке неизвестной первичной локализации, вы можете связаться с нашей клиникой.

Источники и литература

Определение источника опухоли по метилированию ДНК в крови (AACR 2025): Forouzmand, E., He, Y., Gittelman, R., Selewa, A., Singer, M., Tsai, J., ... & Chudova, D. (2025). A novel methylation-based classifier to identify cancer signal of origin using blood based testing [Abstract 6365]. Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1).
Исследование CUPISCO: Krämer, A., Bochtler, T., Pauli, C., Shiu, K.-K., Cook, N., Janoski de Menezes, J., ... & Mileshkin, L. (2026). Molecularly Guided Therapy Versus Continued Chemotherapy in Unfavorable Cancer of Unknown Primary: Updated Efficacy and Safety From the Randomized, Phase II CUPISCO Study. Journal of Clinical Oncology.
GPSai (Caris Life Sciences): Ghani, H., Helmstetter, A., Ribeiro, J. R., Maney, T., Rock, S., Feldman, R. A., ... & Oberley, M. J. (2025). GPSai: A Clinically Validated AI Tool for Tissue of Origin Prediction during Routine Tumor Profiling. Cancer Research Communications, 5(9), 1477-1489.