Алгоритм BayesCNA научился находить опухоли по капле крови

Исследователи из Технологического университета представили метод BayesCNA, способный распознавать раковую ДНК при её концентрации в крови всего в 5%. Технология преодолевает барьер чувствительности существующих тестов, которым ранее требовалось не менее 15–20% патологического материала для постановки точного диагноза и отслеживания динамики заболевания.

Метод опирается на статистический алгоритм, который изолирует фрагменты опухолевого генетического кода на фоне общего объёма здоровых клеток. Публикация в Briefings in Bioinformatics подтверждает: такой подход позволяет врачам детально изучать структуру новообразования даже после того, как основная часть опухоли была удалена или подавлена лечением.

Внедрение BayesCNA способно изменить протоколы мониторинга онкобольных. Сейчас для отслеживания изменений в опухоли медики вынуждены проводить биопсию, что является инвазивной и травматичной процедурой. Регулярный анализ крови, напротив, можно делать каждые несколько недель. Это сокращает время реакции на рецидивы и позволяет оперативно менять тактику терапии. Сейчас команда разработчиков работает над тем, чтобы научить алгоритм выявлять дополнительные маркеры, определяющие чувствительность конкретной опухоли к лекарственным препаратам.