Ученые Института молекулярной биологии имени В. А. Энгельгардта и МГУ создали модель для прогнозирования выживаемости пациентов с аденокарциномой легких, опираясь на данные об уровне белков, которые контролируют качество митохондрий. Разработка поможет максимально точно оценивать состояние пациентов и подбирать лечение. Результаты исследования описаны в статье, опубликованной в журнале Cell Death Discovery.
Митохондрии («энергетические станции» клетки) обеспечивают дыхание и нормальное функционирование всех клеток и тканей организма. При нарушении их работы возникают различные патологические процессы, поэтому в клетках существуют механизмы, поддерживающие число, качество и работоспособность «энергетических станций». Они, в свою очередь, управляются специальными регуляторными белками. По уровню этих молекул в клетках можно оценить работу митохондрий.
Авторы нового исследования оценили уровень белков, контролирующих качество митохондрий, в нормальной и в опухолевой ткани у 80 пациентов с аденокарциномой легкого, которая, как правило, встречается у некурящих и диагностируется достаточно поздно, из-за чего успех лечения во многом зависит от правильного прогнозирования.
Ученые включили в анализ белки, отвечающие за митофагию, которые привлекают к нефункциональным митохондриям аутофагосомы — внутриклеточные «устройства» для переваривания продуктов жизнедеятельности. Также они изучили белок DRP1, который отделяет поврежденные митохондрии от нормальных, чтобы отправить на «переваривание» только первые, и белок MFN2, участвующий в противоположном процессе — слиянии митохондрий.
Биохимический анализ показал, что в раковых клетках до двух раз повышен уровень белков митофагии, т.е. слишком много митохондрий нарушено и процессы по их удалению идут активнее. На основании полученных данных, а также информации о пациентах, авторы построили прогностическую модель, которая оценила шансы больных прожить последующие 1, 3 и 5 лет. Используя математические методы, исследователи доказали, что точность прогнозирования у новой модели на 20% превышает существующие модели.
Таким образом, предложенный подход позволит врачам эффективнее прогнозировать исход болезни и персонализировать лечение пациентов с аденокарциномой легких. В дальнейшем авторы планируют расширить модель с добавлением новых маркеров, а также дополнительно проверить ее, включив в анализ значительно большее число пациентов.
