онкогеронтология
27 октября, 2026
Цифровые двойники и ИИ: новый подход к подбору терапии при трудноизлечимых опухолях
Английские учёные разработали программу на базе символического ИИ — это разновидность искусственного интеллекта, которая опирается на логические правила, а не на статистические прогнозы. Благодаря этому механизм выводов остаётся прозрачным: врач может проследить, как система пришла к тому или иному заключению, и при необходимости задать уточняющие вопросы.

Особое внимание в работе уделено тройному негативному раку молочной железы (ТНРМЖ) — агрессивной форме опухоли, на долю которой приходится около 15 % всех случаев рака молочной железы. При ТНРМЖ отсутствуют рецепторы к эстрогену, прогестерону и белку HER2, поэтому стандартные гормональные и таргетные схемы оказываются неэффективными. Нередко у таких опухолей также наблюдается дефицит гомологичной рекомбинации — нарушение системы репарации ДНК, из‑за которого опухоль быстро накапливает мутации. Одновременно эта особенность делает опухоль уязвимой для препаратов, блокирующих фермент PARP (поли‑АДФ‑рибозополимеразу): они мешают раковым клеткам восстанавливать повреждения ДНК и тем самым могут приводить к их гибели.
Проверка на «цифровых двойниках»
Для оценки эффективности подхода исследователи создали «цифровые двойники» опухолей — компьютерные модели, построенные на основе генетических данных реальных опухолей. В качестве базы использовали данные 31 пациентки, участвовавшей в клиническом исследовании PARTNER, где изучалась комбинация химиотерапии и препарата олапариб.

На цифровых моделях учёные воспроизвели три сценария:
🔻лечение только химиотерапией,
🔻комбинация химиотерапии с олапарибом
🔻отсутствие лечения (контрольная группа).

Затем результаты симуляций сопоставили с фактическими данными клинического исследования. Точность предсказаний модели составила 74 %.

Возможности для пациентов с низкой чувствительностью к терапии
Отдельный интерес представляют случаи, когда опухоль слабо реагирует на стандартные схемы. Модели выявили потенциальные дополнительные варианты терапии для 12 из 13 пациенток с неполным ответом на лечение. Для 10 из них прогнозировался выраженный эффект — вплоть до отсутствия инвазивного рака в ткани молочной железы и лимфатических узлах.

Это означает, что цифровые двойники могут помогать находить альтернативные стратегии в ситуациях, когда стандартные подходы не дают достаточного результата.
Роль модели в клинической практике
Разработчики подчёркивают: инструмент не призван заменить врачебное решение, а служит поддержкой в выборе тактики. Он помогает сгенерировать дополнительные гипотезы — например, выявить белки или гены, воздействие на которые могло бы восстановить чувствительность опухоли к уже существующим препаратам.

Врач вправе отклонить предложенный вариант — например, из‑за высокой токсичности. Но модель может обратить внимание на третью опцию, которую иначе могли бы не рассмотреть, и в итоге именно она окажется оптимальной.

Биологическая основа и перспективы
Ключевая идея подхода — использовать уязвимости опухоли, связанные с нарушением репарации ДНК. Блокирование PARP-фермента эффективно именно в тех случаях, когда собственные механизмы восстановления ДНК у раковых клеток ослаблены. Олапариб — один из представителей этой группы препаратов, и его потенциал изучался в рамках PARTNER.
Новая модель позволяет системно оценивать, как разные комбинации воздействий могут повлиять на опухоль с конкретным генетическим профилем. Это особенно ценно для пожилых пациентов и людей с трудноизлечимыми формами рака, где важно сочетать эффективность с переносимостью лечения.

Дальнейшие шаги — продолжение валидации модели на более крупных выборках и интеграция подхода в клинические алгоритмы. Если результаты подтвердятся, цифровые двойники смогут стать практическим инструментом для подбора персонализированных схем, в том числе в онкогеронтологической практике.

🔎 Источник: Cell Reports Medicine
Made on
Tilda