Российские ученые из Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова в составе научного коллектива создали модель, которая прогнозирует выживаемость пациентов с аденокарциномой легких. Об этом "Газете.Ru" рассказали в пресс-службе Российского научного фонда. Аденокарцинома — это самая распространенная форма рака легких. Зачастую болезнь дает о себе знать на поздних стадиях, когда прогноз лечения уже неблагоприятен. Модель для прогнозирования выживаемости пациентов с аденокарциномой легких основана на анализе уровня белков, которые контролируют качество митохондрий. Митохондрии - органоиды, участвующие в клеточном дыхании и обеспечивающие клетку энергией. При нарушении их работы возникают различные патологические процессы, которые могут привести к хроническим заболеваниям и раку. В клетках существуют механизмы, поддерживающие число, качество и работоспособность митохондрий. Они управляются специальными регуляторными белками. По уровню молекул этих белков в клетках можно оценить, есть ли сбой в работе митохондрий. Если тех или иных белков-регуляторов слишком мало или много (либо меняется их соотношение), это сигнализирует о нарушении. Сотрудники Института молекулярной биологии имени В. А. Энгельгардта и МГУ имени М. В. Ломоносова оценили уровень белков, контролирующих качество митохондрий, в нормальной и в опухолевой ткани у 80 пациентов с аденокарциномой легкого. Авторы включили в анализ белки BNIP3, NIX, PINK1 и Parkin. Они привлекают к нефункциональным митохондриям аутофагосомы - внутриклеточные "устройства" для переваривания продуктов жизнедеятельности. Еще один белок, DRP1, отделяет поврежденные митохондрии от нормальных, чтобы отправить на устранение только первые. Этот процесс называется митофагией. На основании полученных молекулярных данных, а также информации о возрасте, поле и стадии заболевания пациентов, авторы построили прогностическую модель выживаемости. Также система оценивает, сколько может прожить человек с аденокарциномой легких. Используя математические методы, исследователи доказали, что точность прогнозирования у новой модели на 20% превышает имеющиеся в настоящее время модели. В дальнейшем ученые планируют усовершенствовать новую технологию.
