Tartu Ülikooli teadlased toetasid Euroopa Komisjoni vähi ennetamisel

Rahvusvahelises projektis Can.Heal osalenud Eesti teadlased soovitavad vähi varajaseks avastamiseks ja raviks pöörata tähelepanu digitaalsete süsteemide arendamisele ning inimeste geneetilise riski tuvastamisele.

Vähk mõjutab inimesi sõltumata vanusest, soost või sotsiaalsest taustast ning avaldab Euroopa tervishoiusüsteemidele suurt koormust. Prognooside järgi kasvab vähijuhtude arv 2035. aastaks 24 protsenti, tõustes Euroopa Liidu üheks olulisemaks haiguskoormuse allikaks. Samal ajal ületavad liikmesriikide vahelised erinevused vähki haigestunute elulemuses 25 protsenti, mis osutab selgelt tervishoiu ebavõrdsusele.

Tartu Ülikooli genoomika ja biopankade professori Andres Metspalu sõnul on sellise mitmetahulise probleemi lahendamiseks oluline koordineeritud ja üle-euroopaline lähenemine. „Meie roll oli aidata poliitikakujundajaid teaduspõhise sisendiga, et olemasolevaid teadmisi saaks paremini tervishoiusüsteemides rakendada. See projekt on hea näide rahvusvahelisest koostööst, kus eri riikide teadlased saavad panustada Euroopa Liidu otsustusprotsessidesse,“ sõnas Metspalu.

Piiratud algandmed loovad tervishoius ebavõrdsust

Can.Heal projekti eesmärk oli aidata vähendada ebavõrdsust vähiennetuses ja -ravi kättesaadavuses ning tugevdada riikidevahelist koostööd. Projekti tõi kokku 42 partnerit 17 riigist, kaasates meditsiini- ja teadusasutusi, rahvatervise instituute ning patsiendi- ja sidusrühmade organisatsioone. Tartu Ülikooli teadlased panustasid projekti genoomika ja personaalmeditsiini valdkonnas.

Fookusesse võeti geneetilise teabe ja uute tehnoloogiate kasutamine vähi ennetuses ja varajases diagnostikas. Erilist tähelepanu pöörati polügeensele riskiskoorile, mis on muutumas oluliseks tööriistaks vähihaigestumise ja paljude teiste krooniliste haiguste geneetilise eelsoodumuse hindamisel.

Tartu Ülikooli statistilise genoomika teaduri Mart Kalsi sõnul sõltub polügeensete riskiskooride täpsus suurel määral sellest, millise populatsiooni andmetel need on välja töötatud. Kuna ligi 80% kõigist senistest ülegenoomsetest seoseuuringutest on tehtud Euroopa päritolu inimestel, ei kajasta need piisavalt ülejäänud maailma geneetilist mitmekesisust. Selline ebavõrdsus algandmetes toob kaasa olukorra, kus eurooplastel treenitud riskiskoorid toimivad hästi sarnase geneetilise taustaga inimestel, kuid võivad olla vähem täpsed teistes populatsioonides. Euroopa eri rahvuste vahel olulisi erinevusi riskiskooride tulemustes ei tuvastatud.

Vähi esmane tuvastamine üksnes vereproovi abil

Vedelbiopsia on kiiresti arenev vähidiagnostika meetod, mis võimaldab tuvastada kasvajaga seotud biomarkereid – näiteks ringlevat kasvaja DNA-d – veenivere analüüsi abil. Erinevalt tavapärasest koeproovist on vedelbiopsia patsiendile vähem koormav ning seda saab teha korduvalt, mis teeb selle väärtuslikuks vähi varajases avastamises ja ravi tulemuse jälgimises.

Kuigi tehnoloogia pakub potentsiaali avastada kasvajaid juba enne sümptomite teket, vajab selle laialdane kasutuselevõtt veel täiendavat standardiseerimist ja valideerimist. Ka professor Andres Metspalu uurimisgrupp tegeleb aktiivselt vedelbiopsia teaduspõhise hindamisega vähiennetuses. Tema sõnul rõhutati projektis vedelbiopsia ja polügeensete riskiskooride ühendamise võimalust. Ta selgitas, et geneetilise eelsoodumuse hindamine koos kasvajamarkerite varajase tuvastamisega võiks tulevikus võimaldada täpsemaid ja riskipõhiseid sõeluuringuprogramme.

Eri andmete digitaalne ühendamine

Hiljuti avaldatud projekti raportis rõhutatakse vajadust laiendada digitaalsete otsustustoe süsteemide kasutamist, mis aitaksid tervishoiutöötajatel hinnata vähiriski, tuvastada varaseid sümptomeid, valida parimaid ennetavaid meetmeid ning teha ka täpsemaid raviotsuseid. Otsustustoe süsteemid ühendavad patsiendi haigusloo, geneetilised andmed ja muud riskitegurid tervikpildiks, võimaldades tuvastada kõrge riskiga isikuid ning soovitada neile sobivaid ennetusmeetmeid või sõeluuringuid.

Kuigi otsustustoe süsteemide potentsiaal on suur, toovad projekti panustanud teadlased esile, et vaja on standardiseeritud andmekogumist, sobivaid standardseid algoritme, selget regulatiivset raamistikku ning pidevat mudelite valideerimist. “Samuti on oluline tagada, et süsteemid oleksid sujuvalt lõimitud kliinilistesse töövoogudesse ja et tervishoiutöötajad usaldaksid antud soovitusi”, täpsustas Kals.

Tutvu projekti peamiste tulemustega lähemalt: https://canheal.eu/public-deliverables-summaries-key-outcomes-from-can-heal/