Sylvester: метилирование ДНК предсказало ответ на азацитидин при МДС, AUC 0,88 во внешней группе
Исследователи построили модель по метилированию, экспрессии генов, мутациям и клиническим данным у 98 пациентов с МДС. По словам авторов, до применения в практике нужны дальнейшие исследования.
Исследователи Онкологического центра Sylvester при Медицинской школе Миллера Университета Майами и партнёрских центров проанализировали 98 пациентов с миелодиспластическими синдромами (МДС) и сообщили, что метилирование ДНК на момент диагноза помогает предсказать ответ на азацитидин (AZA). Многоцентровое исследование опубликовано в Journal of Clinical Investigation, о нём объявили 9 ноября 2026 года jci.org
Journal of Clinical Investigationjci.orgОткрыть источник ↗. Работа называется «DNA methylation status at diagnosis in MDS predicts response to azacitidine».
МДС — группа заболеваний, при которых костный мозг нормально не вырабатывает здоровые клетки крови. Изменённое метилирование ДНК — отличительный признак болезни, а для лечения применяют ингибиторы ДНК-метилтрансфераз. Надёжных биомаркеров ответа не хватало, поэтому врачи не могут уверенно предсказать, кому лечение поможет.
Эпигенетические кластеры и паттерны метилирования
Команда объединила геномные, эпигеномные и транскриптомные данные 98 пациентов и сгруппировала их иерархической кластеризацией. МДС характеризовался широко распространённым гипометилированием ДНК, затрагивающим дистальные регуляторные элементы. Анализ выявил семь эпигенетических кластеров, связанных с разными молекулярными драйверами.
У кластера VI была низкая мутационная нагрузка и доля ответа на AZA 71% (P ≤ 0,01) jci.org
Journal of Clinical Investigationjci.orgОткрыть источник ↗. По данным авторов, часть самых сильных предсказательных сигналов исходила из регуляторных областей за пределами тех участков ДНК, которые изучали традиционно.
Качество классификаторов
Авторы разработали классификаторы на основе случайного леса для предсказания ответа на AZA. Их проверили внутренним стратифицированным тестированием и на независимой внешней когорте. Одни транскрипционные профили не позволили отличить ответивших пациентов. Классификатор на основе метилирования ДНК показал площадь под кривой (AUC) 0,82.
Интегративная модель, объединившая метилирование ДНК, экспрессию генов, мутации и клинические параметры, дала AUC 0,93 при внутренней валидации и 0,88 на внешней когорте. Авторы заключили, что эпигенетические сигнатуры на дистальных элементах генома точнее предсказывают ответ на AZA, чем анализ промоторов или транскрипции.
Мария «Кен» Фигероа (Maria Figueroa), M.D., заместитель директора по трансляционным исследованиям в Sylvester и соруководитель работы, заявила, что результаты могут дать информацию, которую обычные подходы не улавливали. Миккаэль Секерес (Mikkael Sekeres), M.D., M.S., глава гематологии в Sylvester и второй соруководитель, сказал, что до применения результатов в рутинной практике нужны дальнейшие исследования. Первый автор — Цинь Ян (Qin Yang), Ph.D., Медицинская школа Миллера.
