Обзор посвящён современной методологии разработки прогностических моделей солидных опухолей на основе биоинформатических данных. Акцент смещается с анализа дискретных генетических нарушений на синтез функционально связанных генных панелей и индексов риска (Risk Score, RS) с использованием ресурсов TCGA, GEO и специализированных баз данных (FerrDb, ImmPort и др.).
Анализируется роль различных программ регулируемой клеточной гибели — апоптоза, пироптоза, ферроптоза и купроптоза — как ключевых предикторов выживаемости и ответа на терапию. Эти механизмы становятся основой для построения молекулярных сигнатур и оценки биологического поведения опухоли.
Систематизируются алгоритмы машинного обучения (LASSO, Random Forest, методы матричной факторизации) и инструменты деконволюции клеточного состава (CIBERSORT, TIMER), позволяющие оценить иммунный ландшафт опухолевого микроокружения. Эти подходы обеспечивают количественную характеристику инфильтрирующих клеток и прогнозирование иммунного ответа.
Обсуждаются возможности математического синтеза молекулярных данных для повышения объективности оценки инвазивного потенциала опухоли и персонализированной стратификации пациентов в рамках прецизионных стратегий. Интеграция мультиомиксных платформ открывает перспективы для объективизации прогноза и выбора терапии.