Роль фармакогеномики в персонифицированном лечении онкологических заболеваний

Злокачественные новообразования могут обладать определенными генетическими особенностями, от наличия которых может зависеть эффективность того или иного лечения. Фармакогеномика в онкологии представляет передовой подход, в рамках которого ставится задача по выявлению генетических особенностей опухолей для подбора наиболее оптимальных лечебных стратегий. Настоящий обзор посвящен роли фармакогеномного подхода в осуществлении персонализированного лечения онкологических заболеваний. Фармакогеномика является передовым направлением и базируется не только на достижениях в сфере секвенирования нового поколения, но и на современных методах и алгоритмах обработки больших объемов данных. В настоящем обзоре рассматривается взаимосвязь фармакогеномики с технологиями секвенирования нового поколения, машинного обучения и искусственного интеллекта. Подчеркивается важность аккумуляции данных реального мира для обеспечения грамотной интерпретации находимых генетических мутаций и использования этой информации при персонификации лечения. В работе также рассматриваются существующие фармакогеномные платформы и охарактеризовывается разработанная отечественная фармакогеномная платформа для принятия клинических решений в онкологии.

Malignant neoplasms have possible specific genetic characteristics that may determine the effectiveness of various treatments. Pharmacogenomics in oncology represents an advanced approach aimed at identifying the genetic features of tumors to select the most optimal therapeutic strategies. This review focuses on the role of pharmacogenomic approaches in the implementation of personalized treatment for oncological diseases. Pharmacogenomics is a cutting-edge field that relies not only on advances in next-generation sequencing but also on modern methods and algorithms for processing large volumes of data. This review discusses the relationship between pharmacogenomics and next-generation sequencing technologies, machine learning, and artificial intelligence. It emphasizes the importance of accumulating real-world data to enable the proper interpretation of identified genetic mutations and the use of this information in treatment personalization. The review also covers existing pharmacogenomic platforms and characterizes a domestically developed pharmacogenomic platform for making clinical decisions in oncology.