Хотя риск меланомы, самого серьезного типа рака кожи, часто связан с воздействием ультрафиолета, генетические факторы также играют роль, причем некоторые семьи более подвержены заболеванию, чем другие.
Более того, мутации в гене CDKN2A также связаны с повышенным риском других видов рака, таких как рак поджелудочной железы , что делает особенно важным выявление носителей среди пациентов с меланомой . Поскольку популяционная заболеваемость меланомой варьируется в зависимости от географического положения, клиницисты могут извлечь выгоду из универсального экономичного инструмента для оценки мутационного статуса среди пациентов с меланомой из одной семьи. Такой инструмент может помочь направить пациентов к консультированию по вопросам риска и отказаться от дорогостоящего и неподходящего генетического тестирования.
В исследовании, опубликованном в Журнале Американской академии дерматологии , исследовательская группа под руководством Николаса Тейлора, доцента кафедры эпидемиологии и биостатистики Школы общественного здравоохранения Техасского университета A&M, использовала данные, собранные международным консорциумом по меланоме GenoMEL. исследователи разработать статистическую модельдля прогнозирования мутаций CDKN2A зародышевой линии в глобальной популяции случаев семейной меланомы. Этот алгоритм (GenoMELPREDICT) дает врачам полезный инструмент для определения целесообразности генетического тестирования и вероятности наличия вредных мутаций CDKN2A. Недавно он получил международное признание и одобрение правительства Австралии. Алгоритм GenoMELPREDICT был развернут на веб-сайте Консорциума GenoMEL в удобном интерфейсе «укажи и щелкни».
В этом исследовании Тейлор и его коллеги начали с первого тестирования хорошо зарекомендовавшей себя модели прогнозирования, известной как MELPREDICT, которая показала хорошие результаты в прогнозировании генных мутаций среди затронутых членов семей склонных к меланоме североевропейского происхождения. Исходный алгоритм достаточно хорошо показал себя при прогнозировании мутационного статуса при применении к популяции GenoMEL.
Исследователи проверили изменения в производительности модели после добавления личного или семейного анамнеза рака поджелудочной железы , склонности к солнечным ожогам и загару, веснушек на лице, типа кожи и цвета глаз. Было отмечено значительное улучшение прогнозов при добавлении к модели любой истории рака поджелудочной железы.
Тейлор и его коллеги обнаружили, что модель GenoMELPREDICT может быть обобщена на более разнообразную популяцию семей, предрасположенных к меланоме, обнаруженных в наборе данных GenoMEL. Они заметили, что модель работает лучше с одними популяциями, чем с другими, например, с пациентами в Австралии. Он показал себя самым бедным из тех, кто жил в южной Европе или Южной Америке. Авторы заявляют, что это может быть связано с большей долей австралийских субъектов в выборке и слишком строгой классификацией семей, склонных к меланоме, для популяций с более низкой общей заболеваемостью меланомой, соответственно.
Алгоритм имеет аналогичные показатели для других статистических инструментов , используемых для прогнозирования BRCA1 и BRCA2 мутации у больных раком молочной железы. Он может служить быстрым и надежным инструментом, применимым во всем мире, для отвлечения пациентов от ненужного генетического тестирования, особенно в случае низкой оценки вероятности носительства. Удобный веб-интерфейс для расчета вероятности носительства мутации CDKN2A скоро будет доступен на сайте www.genomel.org .