Тест поможет подобрать самое эффективное лекарство от рака

Персонализированное лечение рака является наиболее эффективным. Ученые Института онкологических исследований в Лондоне разработали технологию, с помощью которой можно подбирать самые эффективные лекарства для больных со злокачественными новообразованиями. 
 
С каждым годом количество пациентов с опухолями увеличивается, что связано с ростом воздействия неблагоприятных факторов вроде плохой экологии, низкой подвижности, неправильного питания и воздействием разного рода вредных ингредиентов из повседневных продуктов, а также ростом продолжительности жизни. Онкология не стоит на месте, методы лечения рака постоянно совершенствуются, и теперь в распоряжении пациентов может появиться уникальный анализ, который поможет подобрать наиболее эффективные лекарства для каждого конкретного пациента. Причём данная процедура обеспечивает результат всего за 24 часа, и по уровню точности она превосходит генетический тест, также использующийся при назначении персонализированного лечения. 
 
Исследователи из Лондона считают, что эта методика, которая использует искусственный интеллект для анализа огромного объема информации от образцов опухоли, позволит врачам быстро определиться с назначением самой лучшей комбинации лекарств. Учёные протестировали многочисленные клетки, взятые от пациентов с раком лёгких. На этой основе было определено, как 7 лекарств воздействуют на 52 белка, связанных с ростом и распространением болезни. Из 252 протестированных комбинаций, 128 продемонстрировали некоторый уровень синергии. А это означало, что их комбинированный эффект превосходит тот, что получается от одного какого-то лекарства. 
 
По результатам этого небольшого исследования планируется более широкомасштабное, в котором примут участие уже тысячи пациентов. Персонализированное лечение является будущим не только онкологии, но и целого ряда других направлений в медицине. Индивидуально подобранные для каждого пациента препараты должны помогать людям гораздо быстрее и лучше, чем универсальные алгоритмы лечения. (ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ)