Исследователи разработали BRIDGE (BReast Intra-tumoral Deconvolution of Gene Expression) — инновационную вычислительную платформу для прогнозирования патологического полного ответа на неоадъювантную терапию рака молочной железы. Алгоритм анализирует состав молекулярных подтипов опухоли на основе транскриптомных данных до лечения.

Основные достижения BRIDGE:

• ER-позитивные/HER2-негативные опухоли: AUC = 0,84, OR = 8
• HER2-позитивные опухоли: AUC = 0,77, OR = 8,3
• Трижды негативный рак молочной железы: AUC = 0,73, OR = 3,1

BRIDGE был обучен на 10 транскриптомных датасетах и протестирован на 24 независимых когортах, охватывающих различные молекулярные подтипы рака молочной железы. Алгоритм превзошел коммерческие сигнатуры (Oncotype DX, MammaPrint, ROR-S) в прогнозировании ответа на неоадъювантную терапию.

Для клинического применения разработана версия BRIDGE-Slide, которая применяет алгоритм к гистопатологическим препаратам через глубокое обучение. Эта версия анализирует стандартные препараты, окрашенные гематоксилином и эозином, что делает метод быстрым и экономически эффективным.

Пространственная транскриптомика подтвердила, что BRIDGE-определенные подтипы формируют пространственно когезивные регионы, соответствующие каноническим молекулярным характеристикам. Это подтверждает биологическую обоснованность алгоритма.

Исследование показало потенциальную применимость метода к различным режимам неоадъювантной терапии, включая иммунотерапию ингибиторами контрольных точек для ER-позитивных/HER2-негативных опухолей, хотя требуется валидация на больших когортах.

BRIDGE представляет собой первый в своем роде биомаркер, способный быстро и недорого прогнозировать ответ на неоадъювантную терапию рака молочной железы. BRIDGE-Slide особенно перспективен для рутинного клинического использования, поскольку работает со стандартными гистологическими препаратами без дополнительных молекулярных тестов.