Достижения в жидкостной и виртуальной биопсии для лечения пациентов с глиомами: нарративный обзор
Введение
Классификация опухолей центральной нервной системы Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) 2021 года включила молекулярные и генетические особенности для определения глиом. Однако классификация глиом, расположенных в глубоких структурах мозга, стала клинической проблемой из-за отсутствия критически важных патологических и молекулярных данных. Развитие неинвазивных методов визуализации предложило виртуальную биопсию как новое решение этой проблемы, позволяя идентифицировать радиомные маркеры. Жидкостная биопсия крови или спинномозговой жидкости (СМЖ) также открыла значительные возможности для выявления геномных, метаболомных и протеомных сигнатур.
Цель
Авторы провели обзор и оценку текущих данных, касающихся виртуальной и жидкостной биопсии в лечении пациентов с глиомами.
Методы
Поиск релевантных статей, опубликованных после 2013 года на английском языке, проводился в базах данных PubMed, Embase и Google Scholar на 30.07.2024.
Результаты
Многочисленные доклинические и предварительные клинические данные свидетельствуют о том, что виртуальная биопсия возможна при комбинированном использовании нескольких современных методов визуализации в сочетании с машинным обучением и радиомикой. Аналогично, жидкостная биопсия в сочетании с фокусированным ультразвуком может стать ценным инструментом для получения протеомных и геномных данных о глиоме минимально инвазивным способом.
Выводы
Виртуальная и жидкостная биопсии, вероятно, станут неотъемлемой частью диагностики и мониторинга пациентов с глиомами в будущем. Эти методы позволяют получать важные молекулярные данные без необходимости инвазивных вмешательств, что особенно актуально для опухолей, расположенных в труднодоступных областях мозга.
Термины и сокращения
- ВОЗ — Всемирная организация здравоохранения
- СМЖ — спинномозговая жидкость
- глиома — тип опухоли центральной нервной системы, происходящей из глиальных клеток
- радиомика — метод анализа медицинских изображений с использованием алгоритмов машинного обучения
- протеомика — изучение белков и их функций
- метаболомика — исследование метаболитов в биологических системах