T-ALL რისკის სტრატიფიკაციის მიღწევები: NGS-ზე დაფუძნებული კლასიფიკაცია ახდენს მაღალი რისკის ქვეჯგუფების იდენტიფიცირებას
რევოლუციურ კვლევაში, რომელიც გამოქვეყნდა სისხლი, მკვლევარებმა გამოიყენეს ახალი თაობის სეკვენირება (NGS) T-უჯრედული მწვავე ლიმფობლასტური ლეიკემიის (T-ALL) რისკის სტრატიფიკაციის გასაუმჯობესებლად. ეს გაუმჯობესებული კლასიფიკაციის სისტემა გვთავაზობს უფრო ზუსტ გზას პაციენტის შედეგების პროგნოზირებისა და მაღალი რისკის ქვეჯგუფების იდენტიფიცირებისთვის, რაც პოტენციურად კარს უხსნის უფრო პერსონალიზებული მკურნალობის სტრატეგიებისკენ.
კვლევაში, რომელშიც მონაწილეობდა GRAALL-2003/2005 კვლევის მონაწილე 198 ზრდასრული T-ALL პაციენტი და FRALLE2000T კვლევის მონაწილე 242 პედიატრიული T-ALL პაციენტი, გამოყენებული იქნა კიბოსთან დაკავშირებული 72 გენის შესწავლის მიზნით მთელი ეგზომის მიზანმიმართული სეკვენირება. მონაცემებს შორის, NOTCH1 მუტაციები ყველაზე გავრცელებული იყო მოზრდილებში, შემთხვევათა 77%-ში, შემდეგ მოდიოდა CDKN2A მუტაციები (66%) და PHF6 მუტაციები (50%). ამ დეტალურმა გენეტიკურმა პროფილირებამ მკვლევარებს საშუალება მისცა, პაციენტები მაღალი და დაბალი რისკის კატეგორიებად დაეხარისხებინათ, რაც მნიშვნელოვან გავლენას ახდენდა მათ პროგნოზზე.
შემუშავდა NGS-ზე დაფუძნებული ახალი კლასიფიკაციის სისტემა, რომელმაც წინა მეთოდებთან შედარებით აჩვენა კუმულაციური რეციდივის მაჩვენებლების, საერთო გადარჩენის და დაავადებისგან თავისუფალი გადარჩენის უკეთესი პროგნოზირების შესაძლებლობები. კვლევაში დაბალი რისკის მქონე პაციენტები იდენტიფიცირებულნი იყვნენ სპეციფიკური მუტაციების (მაგ., NOTCH1/FBXW7, PHF6, EP300) მატარებლები დამატებითი მაღალი რისკის ცვლილებების გარეშე (მაგ., PI3K გზაში, TP53 და IDH1/2 მუტაციები). ამ პაციენტებს 5-წლიანი კუმულაციური რეციდივის მაჩვენებელი (CIR) 21% ჰქონდათ, ხოლო მაღალი რისკის კატეგორიაში მყოფ პაციენტებს გაცილებით მაღალი, 47% CIR ჰქონდათ.
გარდა ამისა, NGS-ის მონაცემების ისეთ კლინიკურ ფაქტორებთან ინტეგრირებამ, როგორიცაა ლეიკოციტების (WBC) რაოდენობა და მინიმალური ნარჩენი დაავადების (MRD) დონე, განაპირობა რისკის დახვეწილი მოდელის შექმნა, რომელიც პაციენტებს სამ ჯგუფად ყოფს: მაღალი რისკის, საშუალო რისკის და დაბალი რისკის. ეს მოდელი ძალიან ეფექტური აღმოჩნდა იმ პაციენტების გასარჩევად, რომლებსაც შეეძლოთ უფრო აგრესიული მკურნალობისგან სარგებლის მიღება, განსაკუთრებით მაღალი რისკის გენეტიკური პროფილის მქონე პაციენტების.
კვლევის შედეგები ხაზს უსვამს NGS-ის პოტენციალს, დახვეწოს პროგნოზები და გააუმჯობესოს მკურნალობის დაგეგმვა როგორც ზრდასრული, ასევე პედიატრიული T-LL პაციენტებისთვის. გენეტიკური ინფორმაციის კლინიკურ მონაცემებთან შერწყმით, კლინიცისტებს შეუძლიათ უკეთ გამოავლინონ პაციენტები, რომლებსაც შეიძლება სარგებელი მოუტანონ ახალი მიზნობრივი თერაპიებით, როგორიცაა PI3K ინჰიბიტორები და სელექციური IDH1/IDH2 ინჰიბიტორები.
რადგან კვლევა პერსონალიზებული მკურნალობის სტრატეგიების შემუშავებას უხსნის გზას, ის ასევე...o მნიშვნელოვან კითხვებს ბადებს ამ კლასიფიკაციის სხვადასხვა ეთნიკურ ჯგუფებსა და თანამედროვე მკურნალობის რეჟიმებში გამოყენებადობასთან დაკავშირებით. მიუხედავად იმისა, რომ NGS-ზე დაფუძნებული სტრატიფიკაცია იმედისმომცემია, საჭიროა შემდგომი კვლევები მისი ეფექტურობის დასადასტურებლად მრავალფეროვან პოპულაციებში და მიდგომის დასახვეწად ისეთი რთული შემთხვევებისთვის, როგორიცაა რეფრაქტერული T-LL.