Инструменты и наборы данных ИИ позволяют разрабатывать индивидуальные методы лечения пациентов с заболеваниями почек
Врачи, лечащие заболевания почек, долгое время полагались на метод проб и ошибок, чтобы найти оптимальные методы лечения для каждого пациента. Теперь новые инструменты искусственного интеллекта (ИИ), разработанные исследователями из Медицинской школы Перельмана и Школы Уортона Пенсильванского университета, позволяют анализировать заболевания почек на клеточном уровне, чтобы подобрать наиболее эффективные методы лечения и ускорить принятие решений. Это прорывное исследование, опубликованное на этой неделе в журнале Nature Genetics , может повлиять на миллионы людей с заболеваниями почек.
«Мы переходим от догадок к точности», — сказала Каталин Сустак, доктор медицинских наук, профессор нефрологии и генетики и директор Центра инноваций в области почек Пенсильванского университета/CHOP. «Заболевания почек не все одинаковы, но использование ИИ помогло нам идентифицировать и каталогизировать 70 различных видов почечных клеток, встречающихся в образцах крови человека и животных. Это повышает надёжность исследований и может привести к разработке потенциальных методов лечения».
Инструменты ИИ преобразуют лечение заболеваний почек
Команда Пенсильванского университета столкнулась с серьёзной проблемой секвенирования РНК отдельных клеток – передового метода исследования генетической активности отдельных клеток. До сих пор этот метод было сложно применять к отдельным пациентам из-за несогласованности определения типов клеток и неопределённости относительно того, какие лабораторные модели (например, мыши или крысы) лучше всего соответствуют заболеваниям человека.
Решение команды включает SISKA 1.0 Atlas: огромный набор данных, созданный на основе более 1 миллиона клеток из 140 образцов почек человека, мыши и крысы. В сочетании с новым статистическим методом, анализирующим генные программы — наборы корегулируемых генов, представляющих биологические пути, — а не отдельные гены, стало проще выявлять проблемы, связанные с заболеваниями, в клетках человека. Новый инструмент с открытым исходным кодом CellSpectra был создан непосредственно в Пенсильванском университете.
Примеры сетей путей, выделенных pQTL. Источник: Nature Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41591-025-03872-8
«Мы создали CellSpectra, чтобы делать то, чего не могут современные методы: анализировать образцы одного пациента за раз и интерпретировать их в контексте вида, заболевания и терапии», — отметила Нэнси Чжан, доктор философии, профессор статистики и науки о данных имени Гэ Ли и Нин Чжао в Уортонской школе бизнеса.
«Оба этих инструмента будут доступны бесплатно для всех. Теперь исследователи, учёные и врачи получат доступ к этим инструментам, позволяющим проводить персонализированное лечение с большей точностью», — добавил Суцтак.
За пределами РНК: новый каталог белков и карта признаков заболеваний
В отдельном исследовании группа Сустака также создала первый полный каталог белков почек, предлагая новый взгляд на то, как обилие белка, а не только экспрессия генов , влияет на развитие заболеваний. Эта работа, опубликованная в журнале Nature Medicine , показала, что уровни белка в клетках почек часто не соответствуют активности генов (такое несоответствие называется дискордантностью), что свидетельствует о том, что изучения одних лишь генов недостаточно для понимания механизмов развития заболеваний.
«Это значительный шаг вперёд в понимании биологии заболеваний почек — не только на уровне РНК, но и на уровне функциональных белков», — сказал Суцтак. «Связь профилей белков с такими показателями, как артериальное давление , уровень липидов и функция почек, открывает новые возможности для разработки методов лечения, нацеленных на нужные молекулы у нужных пациентов».