U studiji izdanja Komunikacije u prirodi, profesor Gu Hongcang i njegov tim sa Instituta za fizičke nauke Hefei (HFIPS) Kineske akademije nauka (CAS), predstavili su inovativnu metodu nazvanu BEta vrednost zasnovana na LInearnom vektoru podrške (BELIVE) za praćenje porekla rak nepoznatih primarnih mesta (CUP).
Tradicionalno, imunohistohemija (IHC) se koristi kao „zlatni standard“ za identifikaciju primarnog mesta raka. Međutim, ovaj test je uspešan samo kod 50%–65% pacijenata sa CUP. Da bi se poboljšala tačnost, istraživački tim se fokusirao na metilaciju DNK, koja pokazuje specifičnost tkiva i može poslužiti kao molekularni marker za identifikaciju tkiva porekla.
Tim je koristio tehniku pod nazivom Reduced Representation Bisulfit Sequencing (RRBS) da profiliše metilaciju DNK. Razvili su novi pristup koristeći uzorke fiksirane u formalin, u parafin (FFPE), omogućavajući im da rade sa visoko degradiranom DNK na nivou nanograma. RRBS sekvenciranje je izvedeno na sveže zamrznutim uzorcima iz 10 uobičajenih tipova tumora, a dobijeni podaci su korišćeni za generisanje algoritma za predviđanje.
Istraživači su konstruisali 28 klasifikatora koristeći četiri različite metode procene metilacije i sedam tehnika mašinskog učenja. Među njima, klasifikator BELIVE zasnovan na prosečnoj uspešnosti metilacije postigao je impresivnu ukupnu tačnost (AUC) od 0,95 tokom faze privremene validacije. Nezavisni set biblioteka za validaciju metastaza (n=215) je takođe konstruisan korišćenjem FFPE uzoraka tkiva iz slučajeva metastatskog karcinoma, dodatno potvrđujući tačnost BELIVE, koji je postigao tačnost predviđanja od 81%.
U prospektivnoj studiji, tim je procenio uzorke FFPE od 68 CUP pacijenata i postigao izuzetnu stopu osetljivosti od 81% u kategoriji top-1. Kada se razmatraju prva tri predviđanja, osetljivost je dostigla impresivnih 93%.
Metoda BELIVE je veoma efikasan alat za identifikaciju tkiva porekla kod pacijenata sa metastatskim karcinomom i CUP pacijenata. Budući izgledi za njegovu kliničku korisnost uključuju uključivanje dodatnih tipova raka u klasifikator, razvoj koji je trenutno podvrgnut opsežnoj evaluaciji.
„Ovo istraživanje obećava da će značajno poboljšati našu sposobnost da dijagnostikujemo i lečimo karcinome sa nepoznatim primarnim mestima, na kraju poboljšavajući ishode pacijenata“, rekao je prof. Gu.
