Международная исследовательская группа показала, что профиль риска, основанный на пятидесяти двух генах, точно прогнозирует выживаемость пациентов с тяжелым заболеванием легких – фиброзивным альвеолитом. Если это подтвердится в дальнейших исследованиях, то может повлиять на лечение пациентов.
Фиброзивный альвеолит представляет собой форму заболевания легких, которая вызывает рубцевание и затрудняет дыхание. Без трансплантации пациенты с ним могут прожить от трех до пяти лет. В предыдущем исследовании авторы идентифицировали пятьдесят два гена, которые коррелировали с выживанием. Однако подтверждено было лишь четыре гена у ограниченного числа пациентов.
В новом исследовании команда Йельского университета сотрудничала с исследователями из Соединенного Королевства, Германии и Соединенных Штатов, чтобы определить, может ли весь профиль риска в отношении пятидесяти двух генов быть подтвержден в нескольких группах пациентов. Они также оценили, будет ли профиль риска улучшать инструменты, используемые в настоящее время врачами, и будет ли риск изменяться по мере прогрессирования заболевания.
Исследовательская группа собрала образцы более чем четырехсот пациентов, набранных из нескольких академических центров в течение десятилетия. Была разработана система для оценки генов с высокой или низкой экспрессией, авторы классифицировали пациентов на группы как с высоким, так и с низким риском смертности от болезни. Также они проанализировали данные о состоянии здоровья пациентов и ответ на лекарственную терапию с течением времени.
Исследователи обнаружили, что профиль риска пятидесяти двух генов точно предсказал индивидуальную выживаемость пациентов во всех шести когортах. Профиль риска генов повысил точность существующих клинических инструментов. Исследование также показало, что профиль риска ухудшается по мере прогрессирования заболевания. В небольшом подмножестве пациентов, получавших недавно одобренные лекарства, профиль риска улучшился.
В то время как необходимо дальнейшее исследование, результаты этой работы имеют важные последствия. Полученные данные могут быть полезны для принятия решений по управлению болезнями, например при определении приоритетности некоторых пациентов для трансплантации легких.
Источник: The Lancet Respiratory Medicine