ПРЕДИКТиВНІ ТА ПРОГНОСТИЧНІ МАРКЕРИ ГЛІОБЛАСТОМ: ПЕРСПЕКТИВИ ПРЕЦИЗІЙНОЇ НЕЙРООНКОЛОГІЇ
DOI:
https://doi.org/10.15407/oncology.2026.03.147Ключові слова:
гліобластома, IDH-wildtype, MGMT, TERT, EGFR, WHO CNS5, молекулярні маркери, рідинна біопсія, single-cell omics, радіогеномікаАнотація
Гліобластома залишається найагресивнішою дифузною гліомою дорослого віку, для якої характерні інфільтративний ріст, внутрішньопухлинна гетерогенність, рання терапевтична резистентність і обмежена ефективність стандартної терапії. Мета: узагальнення даних про відомі молекулярно-генетичні та епігенетичні маркери, а також характеристики пухлинного мікрооточення і окремих маркерів, які є найбільш релевантними у прогнозуванні перебігу даної нозології та мають предиктивне значення. Проведено огляд сучасної інтегрованої гістомолекулярної діагностики, включаючи визначення молекулярно-генетичного профілю пухлини за допомоги multi-omics-підходу з ураховуванням критеріїв класифіцікації WHO CNS5 (2021 р.) та клінічні настанови Європейської асоціації нейроонкології (EANO). Дослідження патерну експресії генів у гліобластомах було проведено за допомоги бази даних Protein Atlas (https://www.proteinatlas.org). Найбільш клінічно значущими маркерами для діагностики і прогнозу перебігу даного захворювання є мутаційний статус гена IDH1, наявність мутацій у промоторі гена TERT, у генах ТР53, RB і PTEN, а також метилювання промотора гена MGMT, підвищена експресія генів VEGFA і EGFR і наявність хромосомних змін +7/-10. Висновки: Гліобластома є інтегрованою молекулярно-патологічною нозологією, а не лише гістологічним діагнозом. Інтеграція молекулярно-генетичного профілю пухлини, динамічний multi-omics моніторинг перебігу пухлинного процесу та правильна клінічна інтерпретація повинні стати підґрунтями до комплексного підходу діагностування та лікування гліобластом.
Посилання
Ostrom QT, Price M, Neff C, et al. CBTRUS statistical report: primary brain and other central nervous system tumors diagnosed in the United States in 2015-2019. Neuro-Oncology 2022; 24 (Suppl 5): v1-v95. https://doi.org/10.1093/neuonc/noac202.
Agboola K, Khafaji F, Chaurasia B, et. al. Advancements in glioblastoma multiforme treatment: a comprehensive systematic review and meta-analysis. Brain Behav 2026; 16 (5): e71456. https://doi.org/10.1002/brb3.71456.
Louis DN, Perry A, Wesseling P, et al. The 2021 WHO classification of tumors of the central nervous system: a summary. Neuro-Oncology 2021; 23 (8): 1231–51. https://doi.org/10.1093/neuonc/noab106.
Weller M, van den Bent M, Preusser M, et al. EANO guidelines on the diagnosis and treatment of diffuse gliomas of adulthood. Nat Rev Clin Oncol 2021; 18 (3): 170–86. https://doi.org/10.1038/s41571-020-00447-z.
Richards LM, Whitley OKN, MacLeod G, et al. Gradient of developmental and injury response transcriptional states defines functional vulnerabilities underpinning glioblastoma heterogeneity. Nat Cancer 2021; 2 (2): 157–73. https://doi.org/10.1038/s43018-020-00154-9.
Fu Y, Yi Y, Shao Y, et al. Single-cell and spatial transcriptomic insights into glioma cellular heterogeneity and metabolic adaptations. Front Immunol 2025; 16: 1561388. https://doi.org/0.3389/fimmu.2025.1561388.
Sareen H, Ma Y, Becker TM, et al. Molecular biomarkers in glioblastoma: a systematic and meta-analysis. Int J Mol Sci 2022; 23 (16): 8835. https://doi.org/10.3390/ijms23168835.
Tataranu LG, Turliuc S, Rizea RE, et al. A synopsis of biomarkers in glioblastoma: past and present. Curr Issues Mol Biol 2024; 46 (7): 6903–39. https://doi.org/10.3390/cimb46070412.
Capper D, Jones DTW, Sill M, et al. DNA methylation-based classification of central nervous system tumours. Nature 2018; 555 (7697): 469–74. https://doi.org/10.1038/nature26000.
Neftel C, Laffy J, Filbin MG, et al. An integrative model of cellular states, plasticity, and genetics for glioblastoma. Cell 2019; 178 (4): 835–49.e21. https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.06.024.
Liu Y, Wu Z, Feng Y, et al. Integration analysis of single-cell and spatial transcriptomics reveal the cellular heterogeneity landscape in glioblastoma and establish a polygenic risk model. Front Oncol 2023, 13: 1109037. https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1109037.
Singh S, Dey D, Barik D, et al. Glioblastoma at the crossroads: current understanding and future therapeutic horizons. Signal Transduct Target Ther 2025; 10 (1): 213. https://doi.org/10.1038/s41392-025-02299-4.
Parsons DW, Jones S, Zhang X, et al. An integrated genomic analysis of human glioblastoma multiforme. Science 2008; 321 (5897): 1807–12. https://doi.org/10.1126/science.1164382.
Cancer Genome Atlas Research Network. Comprehensive genomic characterization defines human glioblastoma genes and core pathways. Nature 2008; 455 (7216): 1061–8. https://doi.org/10.1038/nature07385.
Verhaak RGW, Hoadley KA, Purdom E, et al. Integrated genomic analysis identifies clinically relevant subtypes of glioblastoma characterized by abnormalities in PDGFRA, IDH1, EGFR, and NF1. Cancer Cell 2010; 17 (1): 98–110. https://doi.org/10.1016/j.ccr.2009.12.020.
Hegi ME, Diserens AC, Gorlia T, et al. MGMT gene silencing and benefit from temozolomide in glioblastoma. N Engl J Med 2005; 352 (10): 997–1003. https://doi.org/10.1056/NEJMoa043331.
Quillien V, Lavenu A, Karayan-Tapon L, et al. Comparative assessment of 5 methods for MGMT promoter methylation analysis in glioblastoma. J Neurooncol 2012; 108: 457-65. https://doi.org/10.1007/s11060-012-0849-2.
Chinot OL, Wick W, Mason W, et al. Bevacizumab plus radiotherapy-temozolomide for newly diagnosed glioblastoma. N Engl J Med 2014; 370 (8): 709–22. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1308345.
Labussiere M, Di Stefano AL, Gleize V, et al. TERT promoter mutations in gliomas, genetic associations and clinico-pathological correlations. Br J Cancer 2014; 111 (10): 2024–32. https://doi.org/10.1038/bjc.2014.538.
Eckel-Passow JE, Lachance DH, Molinaro AM, et al. Glioma groups based on 1p/19q, IDH, and TERT promoter mutations in tumors. N Engl J Med 2015; 372 (26): 2499–508. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1407279.
Kim H, Zheng S, Amini SS, et al. Whole-genome and multisector exome sequencing of primary and post-treatment glioblastoma reveals patterns of tumor evolution. Genome Res 2015; 25 (3): 316–27. https://doi.org/10.1101/gr.180612.114.
Sottoriva A, Spiteri I, Piccirillo SGM, et al. Intratumor heterogeneity in human glioblastoma reflects cancer evolutionary dynamics. Proc Natl Acad Sci USA 2013; 110 (10): 4009–14. https://doi.org/10.1073/pnas.1219747110.
Lemoine C, Da Veiga MA, Rogister B, et al. An integrated perspective on single-cell and spatial transcriptomic signatures in high-grade gliomas. NPJ Precis Oncol 2025; 9 (1): 44. https://doi.org/10.1038/s41698-025-00830-y.
Jaunmuktane Z, Capper D, Jones DTW, et al. Methylation array profiling of adult brain tumours: diagnostic outcomes in a large, single centre. Acta Neuropathol Commun 2019; 7 (1): 24. https://doi.org/10.1186/s40478-019-0668-8.
Wang Q, Hu B, Hu X, et al. Tumor evolution of glioma-intrinsic gene expression subtypes associates with immunological changes in the microenvironment. Cancer Cell 2017; 32 (1): 42–56.e6. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2017.06.003.
Esteves L, Caramelo F, Roda D, et al. Identification of novel molecular and clinical biomarkers of survival in glioblastoma multiforme patients: A study based on the cancer genome atlas data. BioMed Res Int 2024; 2024: 1–8. https://doi.org/10.1155/2024/5582424.
Varn FS, Johnson KC, Martinek J, et al. Glioma progression is shaped by genetic evolution and microenvironment interactions. Cell 2022; 185 (12): 2184-99.e16. https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.04.038.
Hoogstrate Y, Draaisma K, Ghisai SA, et al. Transcriptome analysis reveals tumor microenvironment changes in glioblastoma. Cancer Cell 2023; 41 (4): 678–692.e7. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2023.02.019.
Liu M, Ji Z, Jain V, et al. Spatial transcriptomics reveals segregation of tumor cell states in glioblastoma and marked immunosuppression within the perinecrotic niche. Acta Neuropathol Commun 2024; 12 (1): 64. https://doi.org/10.1186/s40478-024-01769-0.
Greenwald AC, Fong V, Sinha D, et al. Integrative spatial analysis reveals a multi-layered organization of glioblastoma. Cell. 2024; 187 (10): 2485-2501.e26. doi: 10.1016/j.cell.2024.03.029.
Walton CM, Bell M, O'Neil R, et al. Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy for glioblastoma (GBM): current clinical insights, challenges, and future directions. J Immunother Cancer. 2025 13 (10): e012308. https://doi.org/10.1136/jitc-2025-012308.
Bagley SJ, Logun M, Fraietta JA, et al. Intrathecal bivalent CAR T cells targeting EGFR and IL13Ralpha2 in recurrent glioblastoma: phase 1 trial interim results. Nat Med 2024; 30 (5): 1320–9. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02893-z.
Ijaz M, Tan Q, Yan Y, et al. Overcoming barriers in glioblastoma: the potential of CAR T cell immunotherapy. Theranostics 2025; 15 (14): 7090–126. https://doi.org/10.7150/thno.114257.
Mariniello A, Migliorini D. CAR-T cell therapies are coming after glioblastoma: An overview of early phase clinical trials and futureperspectives. iScience. 2026; 29 (2): 114609. doi: 10.1016/j.isci.2025.114609.
Krolikowska A, Tarnowski M. CAR-T cells immunotherapy in the treatment of glioblastoma. Cancer Immunol Immunother 2025; 74 (12): 363. https://doi.org/10.1007/s00262-025-04222-w.
Ravi VM, Will P, Kueckelhaus J, et al. Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in glioblastoma. Cancer Cell 2022; 40 (6): 639–55.e13. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2022.05.009.
Cheng Y, Zhao W, Xie M, et al. Decoding myeloid heterogeneity in glioblastoma: spatial insights from transcriptomics. J Transl Med 2026; 24 (1): 432 https://doi.org/10.1186/s12967-026-07873-0.
Drilon A, Laetsch TW, Kummar S, et al. Efficacy of larotrectinib in TRK fusion-positive cancers in adults and children. N Engl J Med. 2018; 378 (8): 731–9. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1714448.
Sahm F, Schrimpf D, Jones DTW, et al. Next-generation sequencing in routine brain tumor diagnostics enables an integrated diagnosis and identifies actionable targets. Acta Neuropathol 2016; 131 (6): 903–10. https://doi.org/10.1007/s00401-015-1519-8.
Liau LM, Ashkan K, Brem S, et al. Association of autologous tumor lysate-loaded dendritic cell vaccination with extension of survival among patients with newly diagnosed and recurrent glioblastoma. JAMA Oncol 2023; 9 (1): 112. https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2022.5370.
