Специалисты МГНЦ получили новый патент

Федеральная служба по интеллектуальной собственности выдала Медико-генетическому научному центру имени академика Н.П. Бочкова патент на промышленный образец «Схема «Алгоритм молекулярно-генетического тестирования больных с серозным раком яичников высокой степени злокачественности для определения прогноза заболевания, показаний к таргетной терапии и наследственных рисков».

Авторы схемы:

Татьяна Владимировна Кекеева – к.м.н., ведущий научный сотрудник лаборатории эпигенетики;

Дмитрий Владимирович Залетаев – д.б.н., профессор, главный научный сотрудник лаборатории эпигенетики;

Владимир Викторович Стрельников – д.б.н., профессор, заведующий лабораторией эпигенетики.

Схема содержит оптимальную стратегию молекулярно-генетического тестирования пациентов с серозным раком яичников высокой степени злокачественности для предоставления наиболее полной информации врачу-онкологу. Алгоритм поможет разделить пациентов на прогностические группы, в частности, для определения неблагоприятных групп пациентов с резистентностью к химиотерапии и ингибиторам PARP.

В разработанную Схему входят этапы молекулярно-генетического тестирования, в том числе, определение статуса дефицита гомологичной рекомбинации, уровня геномной нестабильности, определение патогенных/вероятно патогенных вариантов в генах BRCA1/2, RAD51C, RAD51D, PALB2, BRIP1, определение аномального метилирования в генах BRCA1 и RAD51C, а также определение типа мутаций в гене TP53 в опухолевом материале.

Разработанный алгоритм учитывает все уровни системы здравоохранения, прописанные в Федеральном законе №323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». Кроме того, разработанная Схема может быть внедрена в учебные программы по профилям «Генетика» и «Онкология».

Благодаря Схеме комплексной молекулярно-генетической диагностики у 952 пациентов с раком яичников был определен прогноз, предложены оптимальные тактики поддерживающей терапии и в наследственных случаях рекомендованы профилактические меры по снижению рисков рака молочной железы.

Предложенный алгоритм позволяет спланировать оптимальную стратегию молекулярно-генетического тестирования и наиболее эффективен для пациентов с первичной полной или оптимальной циторедуктивной операцией и последующим проведением шести курсов стандартной адъювантной химиотерапии.