Жидкостная биопсия и искусственный интеллект как инструменты для выявления сигнатур колоректальных злокачественных образований: современный подход к стратификации пациентов

Колоректальный рак (CRC) является вторым по частоте диагностируемым видом рака и представляет собой значимую глобальную проблему общественного здравоохранения. Несмотря на мировые усилия по разработке современных терапевтических стратегий, прогноз при CRC тесно коррелирует со стадией заболевания на момент диагностики. Ранняя выявляемость CRC существенно снижает смертность, тогда как обнаружение предопухолевых изменений значительно уменьшает заболеваемость. Хотя ведение пациентов с CRC опирается на устоявшиеся диагностические методы, такие как анализ сывороточных опухолевых маркеров, колоноскопия, гистопатологическое исследование опухолевой ткани и методы визуализации (компьютерная томография или магнитно-резонансная томография), эти стратегии имеют ограничения и не полностью удовлетворяют клинические потребности из-за недостаточной чувствительности и/или специфичности. Поэтому совершенствование текущей практики может существенно повлиять на ведение пациентов с CRC. В этом контексте жидкостная биопсия представляет собой перспективный подход, который может помочь клиницистам в скрининге заболевания, стратификации пациентов для оптимального лечения и мониторинге ответа на терапию и механизмов резистентности в опухоли регулярно и минимально инвазивно. Жидкостные биопсии позволяют обнаруживать и анализировать различные производные опухоли циркулирующие маркеры, такие как внеклеточные нуклеиновые кислоты (cell-free nucleic acids, cfNA), циркулирующие опухолевые клетки (circulating tumor cells, CTCs) и внеклеточные везикулы (extracellular vesicles, EVs) в кровотоке. Главное преимущество этого подхода — возможность отслеживать и мониторить молекулярный профиль опухоли пациента и прогнозировать персонализированное лечение в реальном времени. С другой стороны, перспективное использование искусственного интеллекта (AI) в медицине обещает значительные возможности в онкологии для диагностики, лечения и предсказания прогноза заболевания. AI имеет две основные ветви в медицинской области: (i) виртуальную ветвь, включающую медицинскую визуализацию, клинически ассистированную диагностику и лечение, а также разработку лекарств, и (ii) физическую ветвь, включающую хирургических роботов. В данном обзоре суммируются результаты, относящиеся к жидкостной биопсии и AI при CRC для улучшения управления и стратификации пациентов с колоректальным раком.