Международная группа исследователей, включая специалистов медицинского факультета Гейдельбергского университета и университетской больницы Гейдельберга, разработала прогностический инструмент PANGEA-SMM, позволяющий точнее, чем существующие методы, определять, будет ли предраковое состояние костей — так называемая «тлеющая множественная миелома» (ТММ) — прогрессировать и требовать лечения. Бесплатный онлайн-доступ к инструменту уже открыт для лечебных групп.

Международная группа исследователей, включая специалистов медицинского факультета Гейдельбергского университета и университетской больницы Гейдельберга, разработала прогностический инструмент PANGEA-SMM, позволяющий точнее, чем существующие методы, определять, будет ли предраковое состояние костей — так называемая «тлеющая множественная миелома» (ТММ) — прогрессировать и требовать лечения. Бесплатный онлайн-доступ к инструменту уже открыт для лечебных групп.Новый метод основан на динамическом анализе биомаркеров, собираемых во время стандартного наблюдения пациентов. В отличие от существующих инструментов, которые используют лишь статический «снимок» лабораторных данных, PANGEA-SMM сопоставляет текущие результаты с предыдущими и отслеживает изменения с течением времени. Это позволяет более точно выявлять пациентов с высоким риском прогрессирования и одновременно избегать ненужного лечения для пациентов с низким риском.

Множественная миелома — это трудноизлечимая форма рака костного мозга, которой всегда предшествуют стадии предрака, включая ТММ. У некоторых пациентов ТММ быстро переходит в активную форму, у других остаётся стабильной. Новая модель позволяет прогнозировать индивидуальный риск и корректировать тактику наблюдения и лечения.

Для разработки PANGEA-SMM исследователи проанализировали одну из крупнейших международных когорт пациентов с ТММ — 2344 человека из семи центров, включая университетскую больницу Гейдельберга, предоставившую 447 пациентов для валидации. Команда выявила четыре динамических биомаркера, надёжно указывающих на прогрессирование заболевания, включая снижение уровня гемоглобина.

«Использование этих биомаркеров позволяет точно прогнозировать высокий, средний или низкий риск прогрессирования для каждого пациента», — объясняет профессор Элиас К. Май из Гейдельбергского университета. Прогнозы остаются точными даже при неполной истории болезни, отсутствии биопсии костного мозга или недостатке квалифицированного персонала.

По словам профессора Ирен Гобриал, директора Центра ранней диагностики и лечения рака крови в Онкологическом институте Дана-Фарбер, инструмент помогает выявлять пациентов, которым может быть полезно раннее вмешательство, и одновременно защищает пациентов со стабильной ТММ от лишнего стресса и медицинских процедур. Дальнейшие исследования будут посвящены усовершенствованию PANGEA-SMM и определению оптимальной частоты мониторинга пациентов, что позволит ещё более эффективно управлять лечением и наблюдением за «тлеющей множественной миеломой».

Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Medicine, а онлайн-инструмент доступен для использования во всем мире.