Медицина новой эры: персонализированный подход

Сегодня врачи и биологи понемногу строят тот самый «компьютер», который сможет выписывать рецепты на основе полного свода данных о конкретном пациенте, учитывая не только возраст, пол и вес, но в первую очередь молекулярный «паспорт» тела. Для того, чтобы такой компьютер стал реальностью, нужно пройти еще много вех, но кое-что работает уже сегодня.

Когда-нибудь настанет момент, когда на всякую болезнь найдется однозначный набор биомаркеров: тогда по нескольким анализам можно будет поставить точный диагноз. Пока такой чудо-диагностики для всех болезней не существует, но её обещают создать люди, которые занимаются новыми науками — омиками: геномикой и протеомикой. В их задачу входит «оцифровать и отслеживать» человеческое тело: перевести в читаемый формат данные о генах, их экспрессии, мутациях, белках, которые синтезируются на их основе, и многом другом.

В России протеомикой — анализом белков и поиском биомаркеров и мишеней для лекарств — занимаются, помимо других коллективов, сотрудники московского Института биомедицинской химии (ИБМХ). На Зимней школе «Современная биология и биотехнологии будущего 2017», организованной компанией Future Biotech, Сергей Мошковский — руководитель отдела персонализированной медицины ИБМХ — рассказывает о своей работе так: — Мы учимся отличать больных от здоровых, находя в клетках белки, которые сообщают о патологии. Но это не так-то просто. Мы можем найти характерный белок у девяти пациентов — и правильно поставить диагноз, а у десятого биомаркер не сработает. Представьте, что каждому десятому поставили ошибочный диагноз — рак!

Молекулярные механизмы развития опухолей даже одного типа, как оказалось, очень разнообразны. Поэтому вряд ли когда-нибудь появится по-настоящему надежный маркер для первичной диагностики рака. Сейчас исследователи сосредоточились на поиске прогностических биомаркеров; они могут подсказать, когда следует изменить стратегию лечения или помочь дать прогноз течения болезни. В таких случаях начинают искать не отдельные белки, а их комбинации, которые появляются в организме при развитии определенного патологического процесса. Но чтобы охота на биомаркер была удачной, нужно разбираться в том, что представляют собой найденные маркеры и какова их роль в организме.

Еще 10 лет назад специалисты по идентификации белков в основном занимались очень изощренным рукоделием — двумерным гель-электрофорезом: результаты анализа, как картина, отображались на геле, их надо было окрашивать и сравнивать вручную. Такие технологии нельзя было просто взять и перенести в клинику. Когда появились более простые способы анализа протеома, на Западе сразу начали подниматься стартапы, обещавшие экспресс-диагностику по профилю белков. Одна компания предлагала сравнивать протеом здорового человека и пациента и делать вывод о наличии патологии, основываясь на несходстве двух графиков. При этом сказать, на присутствие каких белков указывают несовпадающие пики показаний прибора, было невозможно. Очарованные инвесторы давали деньги, приборы производились серийно, но только затем, чтобы стать музейными экспонатами в ближайшие годы.

Но даже такие не вполне удачные эксперименты двигали протеомику вперёд. Сегодня для инвентаризации белков используются сложные приборы — масс-спектрометры с высокой точностью определения молекулярной массы. Еще недавно лучшие из них были очень дороги в эксплуатации, но недавно были предложены приборы такого типа, по сути, в настольном формате.

Пока протеомика обитает в лаборатории, а не в клинике. Чтобы читать белки, нужно не только дорогое оборудование, но и опытные специалисты: малейшая ошибка в настройке — и машина выдаёт ошибочные результаты. Так же чувствительны результаты анализа к правильной статистической обработке. Поэтому для того, чтобы заставить белки рассказывать о пациенте и его болезни всё, потребуются дешёвые, точные и простые в эксплуатации приборы.

В середине 2000-х был запущен международный проект Cancer Genome, в рамках которого собрали 500 пар рак/норма. Тогда для каждой линии раковых клеток был составлен полный портрет — описание на генном, белковом и клеточном уровне. В процессе работы над Cancer Genome к учёным пришло осознание того, что онкология — очень индивидуальная вещь. Оказалось, что нет двух абсолютно одинаковых опухолей. Каждая начинается с мутации в клетке пациента, поэтому у каждой опухоли есть свой геном — такой же неповторимый, как геном каждого отдельного человека. Более того, даже в пределах одного организма наборы мутаций в разных клетках опухоли могут разительно отличаться.

Чтобы понять, как лучше всего лечить рак у конкретного пациента, нужно найти мутации, приведшие к бесконтрольному росту клеток, и выбрать способы борьбы с ними. Некоторые мутации, с высокой вероятностью приводящие к раку, уже установлены. Известно, например, что мутации генов BRCA1 и BRCA2 связаны с высоким риском развития наследственного рака молочной железы. После смерти родственницы от BRCA-ассоциированного рака актриса Анджелина Джоли сделала генетический тест и обнаружила у себя мутацию гена BRCA, после чего решилась на превентивную операцию. Случай широко освещался в СМИ и немало послужил росту популярности теста.

Другие мутации, приводящие к раку, пока остаются неизвестными, и тестов на них нет. Поиск таких мутаций — задача онкогеномики, еще одной молодой науки на стыке медицины и генетики. Базы данных онкогенов и генов — супрессоров опухолей постоянно ширятся, а учёные и врачи пытаются совладать с накопленным объёмом данных. Обнаружив многообещающую мутацию, нужно представить, как именно она сказывается на работе белков. Для этого существуют специальные алгоритмы-симуляторы, однако они пока несовершенны, и чтобы хоть с какой-то долей уверенности судить о роли мутации в организме, нужно устроить «консилиум» нескольких таких алгоритмов.

Тестирование на мутации в единичных генах, например, на BRCA — это так называемая «онкология 1.0». Более перспективен подход «2.0» — анализ десятков, а то и сотен генов сразу. Сопоставляя перечень мутаций пациента с базами данных об онкогенах и супрессорах (двумя видами генов, нарушения экспрессии которых приводят к раку), учёные уже научились составлять списки таргетных генов — тех, на которые нужно навести артиллерию химиотерапии.

Иногда не обязательно заглядывать в ДНК, чтобы понять, какие гены виноваты в развитии заболевания. Можно, например, смотреть не на сами гены, а на индикаторы их экспрессии — транскриптомы (мРНК и некодирующие РНК). Технология Oncotype DX (которая, кстати, уже применяется российскими онкологами) позволяет анализировать транскриптом, то есть совокупность РНК ткани или клетки, говорящую о том, какие гены активно работают, и предсказывать риск рецидива некоторых видов рака. Принцип такой: если терапия заставила «замолчать» все онкогены, то продуктов их экспрессии не будет и в транскриптоме.

Имея на руках результаты тестирования Oncotype DX, врач может принимать решения и о том, какую назначить химиотерапию после операции. В 1970—1980-е годы поиск препаратов для химиотерапии напоминал, по выражению член-корреспондента РАН профессора Имянитова, также выступавшего на Зимней школе, шаманский танец. Первым лекарством от рака мы обязаны бесчеловечному оружию Второй мировой — горчичному газу. Работая с ветеранами войны, пострадавшими во время газовой атаки, американские учёные обнаружили, что горчичный газ можно использовать для лечения лимфомы. Позже — также случайно — в ходе поисков совсем других лекарств были открыты другие препараты. Сегодня счёт таргетных препаратов идёт уже на тысячи, поэтому их выбор тоже передоверяют компьютерным алгоритмам: загрузив информацию о самых клинически значимых мутациях, можно в специальных базах данных по фармакогеномике найти подходящие препараты.

Пока игольным ушком, в которое не может пройти персонализированная медицина, чтобы войти в каждую клинику, остаётся биоинформационный анализ: машины и алгоритмы пока несовершенны. Кроме того, существует финансовая проблема: новые таргетные препараты обычно бывают запредельно дороги, да и генетические тесты стоят не меньше. Сдать кровь на мутации единичных генов стоит недорого — порядка 5 000 рублей за анализ, зато исследование транскриптома обойдется не меньше чем в 4 тысячи долларов; полногеномные исследования могут стоить больше 10 000 долларов. И только тогда, когда приборы и препараты станут дешёвыми и надёжными, наступит эра персонализированной медицины, когда каждого пациента будут лечить от его собственной болезни.