Исследователи из Еврейского университета в Иерусалиме, Института Вейцмана и медицинских центров Израиля и США испытали анализ крови, который ищет признаки люминального рака груди и оценивает риск рецидива. Результаты опубликованы в журнале Nature 11 ноября 2026 года. В основной диагностической выборке были 77 пациенток и 30 здоровых женщин. Авторы подчёркивают: метод ещё нужно проверить на более крупных исследованиях, где участников наблюдают заранее и в течение времени.

Как анализируют следы опухоли в крови

Платформа EPINUC измеряет эпигенетические метки на нуклеосомах в плазме крови. Нуклеосомы представляют собой участки ДНК, обёрнутые вокруг белков. Когда клетки погибают, нуклеосомы могут попадать в кровь. Исследователи захватывали их на предметном стекле и изучали методом микроскопии полного внутреннего отражения, используя флуоресцентные антитела, которые распознают модификации гистонов. Белковые маркеры измеряли отдельно, в параллельных тестах с антителами. Для исследования рака груди панель расширили до 29 параметров. В неё вошли метки H4K16ac и H4K20me3, а также белки K5, L1CAM и MUC1.

Компьютерные модели искали сочетания показателей, позволяющие различать группы. В основной выборке площадь под ROC-кривой составила 0,95 и для всех пациенток с люминальным раком, и для 42 женщин с опухолью стадии T1. Этот показатель отражает, насколько хорошо модель разделяет две группы. Сам по себе он не означает, что анализ безошибочно поставит диагноз конкретной пациентке.

В независимой выборке MAYO-2 модель различала здоровых участниц и пациенток с раком с AUC 0,98. Ещё одну проверку провели на общей многоцентровой выборке из 188 образцов: модель обучили на 75% данных, а затем испытали на оставшейся четверти. AUC составила 0,96.

Чтобы оценить риск рецидива, исследователи сравнили в MAYO-1 данные 44 пациенток, у которых болезнь не вернулась, и 33 женщин с рецидивом в течение пяти лет. AUC модели составила 0,81. В независимой, но небольшой выборке MAYO-2 было 20 пациенток без рецидива и 10 с рецидивом; AUC достигла 0,92.

Условно говоря, модель складывает несколько сигналов из крови, как если бы сопоставляла пометки на разных участках одной страницы. Их сочетание может помочь отличить группы, но не предсказывает само по себе, вернётся ли рак у конкретного человека. Для такого прогноза нужны клинические данные и дальнейшая проверка.

Обе основные оценки получены ретроспективно. Авторы отмечают, что образцы собирали, обрабатывали и анализировали без рандомизации и ослепления. Кроме того, нуклеосомы в плазме могут происходить не только из опухоли, но и из здоровых тканей, её окружения и иммунных реакций. Независимая выборка для прогноза рецидива включала всего 30 пациенток. Поэтому результаты пока не подтверждают, что анализ готов к массовому скринингу.

О методах и ограничениях исследования можно подробнее написать в научной статье.

Схема показывает путь от захвата нуклеосом и белковых маркеров из плазмы до компьютерной оценки различий между группами; она не изображает результаты отдельного эксперимента.

Фото: Artem Podrez / Pexels