Рак предстательной железы характеризуется значительной гетерогенностью опухолевых характеристик, что осложняет выбор оптимальной тактики лечения. Интеграция пространственных паттернов PSMA (prostate-specific membrane antigen) ПЭТ/КТ, патоморфологических данных и расширяющихся геномных профилей представляет собой прорывное направление в гисто-имиджинг-геномике. Цель настоящего исследования — картирование взаимосвязей между генетическими биомаркерами и характеристиками PSMA ПЭТ/КТ у пациентов с раком простаты.
Исследователи извлекли данные мRNA-секвенирования и клинические характеристики 433 пациентов с раком предстательной железы из базы данных The Cancer Genome Atlas (TCGA). Проведен анализ дифференциальной экспрессии генов между группами с суммой Глисона (Gleason score, GS) >7 и GS≤7. После univariate и multivariate логистического регрессионного анализа выполнена селекция признаков, разработана предиктивная модель GS.
Дополнительно собраны локальные образцы и изображения от 27 пациентов. PSMA ПЭТ/КТ выполнялась перед радикальной простатэктомией, мRNA-секвенирование опухолевых очагов проводилось методом next-generation sequencing. Дифференциально экспрессированные гены из датасета TCGA анализировались на корреляции с ПЭТ-метриками в локальной когорте с использованием корреляционного анализа Пирсона.
В датасете TCGA выявлено 174 гена с дифференциальной экспрессией. После feature selection осталось 53 гена. В локальной когорте 10 генов продемонстрировали значимые ассоциации с ПЭТ-метриками:
- EFNA2, CACNA1I, CA1, MYBPC3, CYP1A1, TLCD3B, LRTM2, GBX2, SPSB4, GDF3
При сравнении дифференциальной экспрессии между группами GS>7 и GS≤7:
- В группе GS>7 шесть генов (STMN2, CYP1A1, THRSP, LIPC, GBX2, SPSB4) значимо коррелировали с ПЭТ-параметрами
- В группе GS≤7 восемь генов (FBXL16, KLK14, DIRAS2, TERB2, PRAME, UTS2B, UGT2B15, LINC02798) показали значимую корреляцию
Идентификация генетических маркеров, значимо коррелирующих с характеристиками PSMA ПЭТ/КТ, создаёт ценную основу для оптимизации диагностических процедур при раке предстательной железы и индивидуализации терапевтических подходов на основе генетических и визуализационных биомаркеров. Полученные данные свидетельствуют о возможности построения интегративных моделей, объединяющих молекулярную визуализацию, патоморфологию и геномные профили для улучшения стратификации риска и прогнозирования ответа на терапию.