Недавно вышла очень важная статья, которая прям идеально ложится на модель управления рисками смерти, продвигаемую группой РЛЕ.
Что произошло: ученые натренировали модель помощи машинного обучения (градиентный бустинг), которая по 14 белкам в плазме крови (плюс возраст и несколько других переменных) смогла достаточно точно (AUC=0.865) предсказывать риск рака легкого у некурящих людей за годы до диагноза (до 10 лет!). Это особенно важно в контексте радикального продления жизни, потому что от 10% до 25% пациентов с раком легкого никогда не курили!
Почему это важно: в 2017 году были опубликованы результаты рандомизированного клинического исследования CANTOS, в котором изучалось влияние антитела, блокирующего провоспалительный цитокин интерлейкин-1 бета на риск сердечно-сосудистых событий. И хотя исследование показало значимое снижение частоты таких событий, ученые зарегистрировали повышение частоты (фатальных) инфекционных заболеваний, что, по всей видимости, компенсировало снижение сердечно-сосудистой смертности и в итоге общая смертность значимо не изменилась (хотя возможно и то, что просто не хватило размера выборки). Однако интересен оказался и другой «побочный эффект» терапии канакинумабом — снижения риска смерти от злокачественных опухолей! В последующем анализе той же когорты через 5 лет обнаружилось, что канакинумаб дозозависимо снижает риск рака легких:
Означает ли это, что теперь можно всем профилактически давать канакинумаб и мы победим рак легкого? К сожалению, не все так просто: мы же помним, что в исследовании CANTOS в группе канакинумаба частота инфекций со смертельным исходом была выше, а ведь были еще и другие побочки… В медицине есть такое понятие — Number Needed to Treat (NNT). В данном случае оно означает то, сколько человек должно получить терапию, чтобы предотвратить всего один случай рака легкого. И это число больше тысячи! Вот тут-то и приходит на помощь модель машинного обучения из статьи в Cell: авторы ретроспективно применили свою модель к пациентам из CANTOS и показали, что для пациентов с высоким риском NNT падает всего лишь до 55 (для группы низкого риска NNT = 1516)! И график из статьи прекрасно иллюстрирует пользу, которую могут извлечь пациенты с высоким предсказанным риском:
Применение канакинумаба в группе пациентов с высоким риском снижает риск рака легких практически вдвое
Конечно это ретроспективный анализ и его еще нужно подтвердить в проспективных исследованиях, но представьте какие возможности, в случае успеха, это открывает для медицины будущего: теперь можно будет таргетно профилактировать различные заболевания у людей с высоким риском за годы до того, как они бы манифестировали! К слову сказать, не обязательно ограничиваться канакинумабом (и вообще блокадой ИЛ-1 бета). Можно, например, просто таким людям делать скрининг при помощи низкодозной компьютерной томографии или в недалеком будущем может появиться профилактическая антираковая вакцина. Возможностей масса! Все это особенно вдохновляет меня, так как ближайшие несколько лет именно такими моделями предсказания я и планирую заниматься заниматься, возглавляя небольшую команду талантливых биоинформатиков и специалистов по машинному обучению (помимо руководства группой RLE, которая занимается, в основном, «мокрыми» экспериментами в области биологии старения и продления жизни, немножечко про проекты тут).
Но это все в будущем, а что же сейчас? Авторы данной работы в своей предыдущей статье углубились и в механизмы канцерогенеза, показав, что мелкие частицы пыли (PM2.5 и меньше) приводят к тому, что макрофаги секретируют интерлейкин-1 бета, который, как мы уже знаем, играет важную каузальную роль в развитии аденокарциномы легкого. Таким образом, лучшее, что можно сделать прямо сейчас — это не курить и избегать загрязнения воздуха. Купите датчики пылевых частиц и фильтры в дом, следите за другими риск-факторами, а также за новостями группы RLE!
Александр Фединцев, 2026
