Адаптивные Биотехнологии подтверждают клиническую ценность clonoSEQ в управлении гематологическими злокачественными новообразованиями
Компания Adaptive Biotechnologies представила серию новых данных, подчеркивающих растущую роль своего диагностического анализа clonoSEQ® в определении тактики лечения пациентов с гематологическими онкологическими заболеваниями. Ключевые результаты были обнародованы в ходе 67-й ежегодной встречи Американского общества гематологов (ASH 2025), проходящей в Сан-Диего. Представленные ретроспективные и проспективные исследования демонстрируют, что измерение минимальной остаточной болезни с помощью clonoSEQ становится критически важным инструментом для принятия решений на различных этапах терапии.
В рамках мероприятия ASH 2025 были представлены данные, охватывающие широкий спектр заболеваний, включая острый лимфобластный лейкоз, множественную миелому и различные типы лимфом. В частности, результаты исследования iMMunize показали, что статус МОБ, определенный с помощью clonoSEQ, является значимым прогностическим фактором для пациентов с множественной миеломой после индукционной терапии и трансплантации аутологичных стволовых клеток. В другом исследовании, касающемся диффузной В-крупноклеточной лимфомы, данные подтвердили, что МОБ-негативный статус после двух циклов терапии R-CHOP ассоциируется с улучшенными исходами. Анализ clonoSEQ, одобренный FDA для нескольких показаний, предоставляет количественную оценку уровня МОЖ с высокой чувствительностью, что позволяет клиницистам оценивать глубину ответа на лечение.
Растущий объем данных, представленных на авторитетных форумах, таких как ASH, укрепляет позиции clonoSEQ в качестве стандарта мониторинга МОЖ в клинической практике и исследованиях. Интеграция точных измерений МОЖ в протоколы лечения открывает путь к более персонализированному подходу в онкогематологии, где решения о продолжении, интенсификации или изменении терапии могут основываться на объективных молекулярных данных. Ожидается, что дальнейшие проспективные исследования и накопление реальных данных будут способствовать более широкому внедрению тестирования МОЖ, что потенциально может повлиять на долгосрочные исходы лечения пациентов и оптимизацию медицинских ресурсов.