<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Павлов, В.Н.</author>
     <author>М. Ф. Урманцев</author>
     <author>Р. Ф. Гильманова</author>
     <author>Ю. А. Исмагилова</author>
     <author>М. Р. Бакеев</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Многофакторный анализ прогностических и предиктивных онкомаркеров у пациентов с трижды негативным раком молочной железы</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>трижды негативный рак молочной железы</keyword>
    <keyword>прогностические маркеры</keyword>
    <keyword>предиктивные маркеры</keyword>
    <keyword>персонализированная медицина</keyword>
    <keyword>молекулярное профилирование</keyword>
    <keyword>искусственный интеллект</keyword>
    <keyword>иммунотерапия</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2025</year>
    <pub-dates>
     <date>2025-07-09</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.24060/2076-3093-2025-15-2-43-52</doi>
   <journal>Креативная хирургия и онкология</journal>
   <volume>15</volume>
   <issue>2</issue>
   <abstract>Трижды негативный рак молочной железы (TNBC) представляет собой один из самых агрессивных подтипов рака молочной железы, что связано с отсутствием экспрессии ключевых молекулярных мишеней, таких как рецепторы эстрогена (ER), прогестерона (PR) и HER2. Это существенно ограничивает терапевтические опции и делает химиотерапию основным методом лечения. Высокая частота рецидивов, метастазирования и отсутствие специфичных таргетных терапий делают TNBC серьезной проблемой для онкологов. В данной статье рассматриваются ключевые прогностические и предиктивные маркеры TNBC, такие как мутации в генах BRCA1/BRCA2, экспрессия PD-L1, инфильтрация опухоли лимфоцитами (TILs), циркулирующие опухолевые клетки (CTC) и циркулирующая опухолевая ДНК (ctDNA). Эти маркеры играют ключевую роль в прогнозировании исходов и выборе оптимальной терапии. Кроме того, персонализированная медицина, основанная на молекулярном профилировании и поддерживаемая методами искусственного интеллекта (ИИ), представляет собой перспективное направление в лечении TNBC. Применение ИИ позволяет анализировать большие объемы данных и предсказывать клинические исходы с высокой точностью, что позволяет разрабатывать персонализированные стратегии лечения для каждого пациента. Таким образом, данная статья систематизирует и анализирует современные данные о прогностических и предиктивных маркерах TNBC, акцентируя внимание на их клинической значимости и перспективных подходах к персонализированной терапии.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://repo.bashgmu.ru/publication/5060</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://repo.bashgmu.ru/files/5237</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
