Прецизионная онкология стремится трансформировать лечение рака в индивидуализированную терапию для каждого пациента. Геномные альтерации остаются доминирующими драйверами пациент-специфических терапевтических стратегий. Однако генотип-направленные терапии не гарантируют ответа на лечение. Функциональное подтверждение экспрессии мишени, связывания с мишенью и последующих биологических эффектов критически важно для определения терапевтических конечных точек.

Трансляционная визуализация может играть центральную роль в замыкании петли между геномом и функцией для операционализации функциональной прецизионной медицины (FPM). Количественная коклиническая визуализация предоставляет мощную платформу для связи генотипа с функцией путем подтверждения доставки препарата, взаимодействия с мишенью, фармакодинамических эффектов, функции опухоли и гетерогенности на животных моделях и у пациентов.

За последнее десятилетие программа Co-Clinical Imaging Research Resource Program (CIRP) Национального института рака (NCI) добилась значительного прогресса в развитии количественных визуализационных биомаркеров. Тем не менее, критические пробелы остаются в интеграции и стандартизации коклинических визуализационных биомаркеров.

Новый рубеж требует перехода от количественных конечных точек к предиктивной онкологии. Это включает валидацию моделей, учитывающих визуализацию (imaging-aware models), разработку количественных визуализационных стратегий для поддержки новых клинических испытаний прецизионной медицины, и встраивание коклинических данных в вычислительные и in silico платформы, такие как radiomics, межвидовое математическое моделирование, цифровые двойники и виртуальные визуализационные испытания.

Не менее важной является разработка доменно-специфического репозитория, который вертикально интегрирует визуализацию с мультимодальными данными для обеспечения воспроизводимых, AI-готовых пайплайнов. Эти достижения ускорят трансляцию коклинических визуализационных биомаркеров в модели принятия решений, которые дополняют геномику, улучшают стратификацию пациентов и направляют выбор и персонализацию терапии — продвигая перспективы FPM.

Количественная коклиническая визуализация позволяет объективно оценить доставку препарата к опухоли, взаимодействие с молекулярной мишенью, фармакодинамику и функциональные изменения в режиме реального времени. Интеграция этих данных с геномной информацией, математическими моделями и искусственным интеллектом открывает путь к истинно функциональной прецизионной онкологии, где терапевтические решения основаны не только на генетическом профиле опухоли, но и на подтверждённых функциональных характеристиках.