Бүйрек қатерлі ісігінің эпигенетикалық маркерлері және оларды клиникалық қолданудағы машиналық оқыту: әдебиеттерге шолу

Аңдатпа

Бүйрек қатерлі ісігі – зәр шығару жүйесінің ең гетерогенді қатерлі ісіктерінің бірі. Бейнелеу әдістерінің дамуына және хирургиялық тәсілдердің жетілдірілуіне қарамастан, кеш диагностиканың, қайталанудың және дәріге төзімділіктің жоғары жиілігі сақталуда. Соңғы жылдары канцерогенездің эпигенетикалық механизмдеріне, ең алдымен, ісік трансформациясының ерте, тұрақты және ықтимал қайтымды процесі ретінде қарастырылатын ДНҚ метилденуіне ерекше назар аударылды. Зерттеудің мақсаты – бүйрек қатерлі ісігіндегі эпигенетикалық маркерлер мен эпигенетикалық түрлендірілген гендердің рөлі туралы заманауи деректерді жүйелеу және оларды машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, диагностикада, болжауда және емдеуді жекелендіруде қолдану үшін перспективалы аймақтарды анықтау. 2008-2026 жылдар аралығындағы ғылыми жарияланымдарға осы жүйелі шолу PubMed, Scopus, Web of Science, TCGA және GEO дерекқорларын пайдалана отырып жүргізілді. Талдау ДНҚ метилденуін, CpG қолтаңбаларын, эпигенетикалық маркерлерді зерттеуді, сондай-ақ машиналық оқыту алгоритмдерін (Random Forest, LightGBM, XGBoost) пайдалануды қамтиды. Дифференциация, ангиогенез және иммундық жауап процестерін реттейтін гендердегі эпигенетикалық өзгерістердің диагностикалық және болжамдық маңызы жоғары екендігі дәлелденді. ДНҚ метилдену деректерін машиналық оқыту алгоритмдерімен біріктіру ерте диагностика, рецидивтерді болжау және ісікке қарсы терапияның тиімділігін бағалау үшін перспективалы CpG қолтаңбаларын жасауға мүмкіндік береді. Эпигенетикалық маркерлерді машиналық оқыту әдістерімен бірге қолдану пациенттердің дәл стратификациясын және емдеу тактикасын оңтайландыруды қамтамасыз ететін жекелендірілген онкоурологияның жаңа мүмкіндіктерін ашады.