Инструмент ИИ идентифицирует пять различных групп раковых клеток в отдельных опухолях
Многонациональная группа исследователей под руководством Института медицинских исследований Гарвана разработала и протестировала новый инструмент на основе искусственного интеллекта, позволяющий лучше охарактеризовать разнообразие отдельных клеток в опухолях, что открывает возможности для более целенаправленной терапии для пациентов.
Результаты разработки и использования инструмента искусственного интеллекта под названием AAnet были опубликованы в журнале Cancer Discovery .
Опухоли не состоят только из одного типа клеток — они представляют собой смесь разных клеток, которые растут и реагируют на лечение по-разному. Это разнообразие или гетерогенность затрудняет лечение рака и может, в свою очередь, привести к худшему результату, особенно при тройном негативном раке груди .
«Гетерогенность — это проблема, поскольку в настоящее время мы лечим опухоли так, как будто они состоят из одной и той же клетки. Это означает, что мы применяем одну терапию, которая убивает большинство клеток в опухоли, воздействуя на определенный механизм. Но не все раковые клетки могут разделять этот механизм. В результате, хотя у пациента может быть первоначальный ответ, оставшиеся клетки могут расти, и рак может вернуться», — говорит доцент Кристин Чаффер, соавтор исследования и содиректор Программы пластичности и покоя рака в Гарване.
Но хотя гетерогенность является проблемой, исследователи не знают достаточно, чтобы охарактеризовать ее: «До сих пор исследователи не смогли четко объяснить, чем соседние клетки в опухоли отличаются друг от друга, и как классифицировать эти различия, чтобы найти значимые способы лучшего лечения опухолей. Но это именно то, что нам нужно знать, чтобы мы могли убить все клетки в этой опухоли с помощью правильной терапии», — добавляет доцент Чаффер.
Новый инструмент характеризует пять новых групп раковых клеток
Чтобы решить эту проблему, команда разработала и обучила новый мощный инструмент искусственного интеллекта под названием AAnet, который может обнаруживать биологические закономерности в клетках внутри опухолей.
Затем они использовали инструмент ИИ для выявления закономерностей в уровне экспрессии генов отдельных клеток в опухолях, сосредоточившись на доклинических моделях трижды негативного рака груди и человеческих образцах ER-позитивного, HER2-позитивного и трижды негативного рака груди. Благодаря этому они идентифицировали пять различных групп раковых клеток в опухоли с различными профилями экспрессии генов, которые указывали на огромные различия в поведении клеток.
«Используя наш инструмент ИИ, мы смогли последовательно обнаружить пять новых групп типов клеток в отдельных опухолях, называемых «архетипами». Каждая группа демонстрировала различные биологические пути и склонности к росту, метастазированию и маркеры плохого прогноза. Наши следующие шаги — посмотреть, как эти группы могут меняться с течением времени, например, до и после химиотерапии», — говорит доцент Чаффер.
Это первый случай в области исследований рака. Соруководитель, доцент Смита Кришнасвами из Йельского университета, которая руководила разработкой инструмента ИИ, говорит: «Благодаря технологическим достижениям за последние 20 лет произошел взрыв данных на уровне отдельных клеток. С помощью этих данных мы выяснили, что не только рак у каждого пациента отличается, но и каждая раковая клетка ведет себя по-другому.
«Наше исследование — первый случай, когда данные по отдельным клеткам смогли упростить этот континуум состояний клеток до нескольких значимых архетипов, с помощью которых можно проанализировать разнообразие, чтобы найти значимые ассоциации с пространственным ростом опухоли и метаболическими сигнатурами. Это может изменить правила игры».
Новая классификация для более эффективного и целенаправленного лечения
Исследователи утверждают, что использование AAnet для характеристики различных групп клеток в опухоли в соответствии с их биологией открывает возможности для смены парадигмы в лечении рака.
«В настоящее время выбор метода лечения рака для пациента во многом зависит от органа, из которого возникла опухоль, например, молочной железы, легкого или простаты, а также от молекулярных маркеров, которые она может обнаруживать. Но это предполагает, что все клетки в этой раковой опухоли одинаковы», — говорит доцент Чаффер.
«Вместо этого теперь у нас есть инструмент для характеристики гетерогенности опухоли пациента и реального понимания того, что делает каждая группа клеток на биологическом уровне. С помощью AAnet мы теперь надеемся улучшить рациональный дизайн комбинированной терапии, которая, как мы знаем, будет воздействовать на каждую из этих различных групп через их биологические пути. Это может значительно улучшить результаты для этого пациента».
Говоря о применении AAnet, соавтор исследования и главный научный сотрудник Гарвана профессор Сара Куммерфельд сказала: «Мы представляем себе будущее, в котором врачи будут сочетать анализ ИИ с традиционной диагностикой рака, чтобы разрабатывать более персонализированные методы лечения, нацеленные на все типы клеток в уникальной опухоли человека.
«Эти результаты представляют собой настоящее слияние передовых технологий и биологии, которое может улучшить уход за пациентами. Наше исследование было сосредоточено на раке груди, но его можно применить и к другим видам рака и заболеваниям, таким как аутоиммунные расстройства. Технология уже существует».