Un grup de oameni de ştiinţă americani a dezvoltat primul algoritm inteligent pentru estimarea răspunsului pacienţilor la medicamentele împotriva cancerului la o rezoluţie monocelulară.
Având în vedere că există peste 200 de tipuri de cancer şi că fiecare cancer este unic în mod individual, eforturile continue de a dezvolta tratamente oncologice de precizie rămân descurajante.
Cea mai mare parte a atenţiei s-a concentrat pe dezvoltarea de teste sau analize de secvenţiere genetică pentru a identifica mutaţiile în genele care conduc cancerul, încercându-se apoi identificarea tratamentelor care pot acţiona împotriva acestor mutaţii.
Dar mulţi, dacă nu majoritatea, pacienţi cu cancer nu beneficiază de aceste terapii ţintite timpurii.
Într-un nou studiu publicat joi, în revista Nature Cancer, o echipă de oameni de ştiinţă din cadrul Institutului Naţional pentru cancer din Statele Unite descriu primul algoritm pentru estimarea răspunsului pacienţilor la medicamentele împotriva cancerului la o rezoluţie monocelulară.
Denumit Perception (Planificarea personalizată bazată pe expresia unicelulară a tratamentelor în oncologie), noua abordare bazată pe inteligenţă artificială (AI) utilizează transcriptomica - studiul factorilor de transcripţie, moleculele de ARN mesager (ARNm) exprimate de gene care transportă şi transformă în acţiune informaţiile ADN.
„O tumoră este 'o fiară' complexă aflată în evoluţie. Utilizarea rezoluţiei unicelulare ne poate permite să abordăm ambele provocări", spune porimul autor al studiului, prof. Sanju Sinha, cercetător în cadrul Programului de terapeutică moleculară a cancerului de la Institutul pentru descoperiri medicale, Sanford Burnham Prebys.
Un nou instrument de inteligenţă artificială numit Perception utilizează date la nivelul celulelor unice pentru a ajuta la estimarea răspunsului pacienţilor la diferite terapii. Micrografie în culori a celulelor canceroase pulmonare în cultură. Credit: Anne Weston, din colecţia Institutului Francis Crick - Wellcome Sanger, aprilie 2024
Instrumentul Perception permite utilizarea informaţiilor bogate din cadrul omicii unicelulare pentru a înţelege arhitectura clonală a tumorii şi pentru a monitoriza apariţia rezistenţei, spun cercetătorii. În biologie, omics se referă la suma constituenţilor din cadrul unei celule.
„Capacitatea de a monitoriza apariţia rezistenţei este cea mai interesantă parte. Are potenţialul de a ne permite să ne adaptăm la evoluţia celulelor canceroase şi chiar să ne modificăm strategia de tratament", comentează prof. Sinha, care, împreună cu colegii săi, a folosit învăţarea prin transfer - o ramură a inteligenţei artificiale - pentru a construi instrumentul inteligent.
„Datele limitate cu o singură celulă din clinici au reprezentat cea mai mare provocare a noastră. Un model de inteligenţă artificială are nevoie de cantităţi mari de date pentru a înţelege o boală, nu foarte diferit de modul în care ChatGPT are nevoie de cantităţi uriaşe de date text extrase de pe internet", explică el.
Instrumentul AI foloseşte expresia genică publicată din tumori pentru a-şi preînvăţa modelele. Apoi, datele unicelulare provenite de la liniile celulare şi de la pacienţi, chiar dacă sunt limitate, au fost folosite pentru a regla modelele.
Acesta a fost validat cu succes prin estimarea răspunsului la monoterapie şi la tratamentul combinat în trei studii clinice independente, publicate recent, pentru mielom multiplu, cancer de sân şi cancer pulmonar.
În fiecare caz, Perception a stratificat corect pacienţii în categorii de pacienţi care au răspuns sau nu la tratament.
În cazul cancerului pulmonar, a surprins chiar şi dezvoltarea rezistenţei la medicamente pe măsură ce boala a progresat, o descoperire notabilă cu un mare potenţial.
Autorii spun că instrumentul inteligent nu este gata pentru a fi lansat în clinici, dar abordarea arată că informaţiile dintr-o singură celulă pot fi folosite pentru a ghida tratamentul.
Ei speră să încurajeze adoptarea acestei tehnologii în clinici pentru a genera mai multe date, care pot fi folosite pentru a dezvolta şi perfecţiona în continuare tehnologia în vederea utilizării în viitor.
„Calitatea predicţiei creşte odată cu calitatea şi cantitatea de date care îi servesc drept bază", spune prof. Sinha.
El a dezvăluit că scopul echipei sale este acela de a crea un instrument clinic care poate estima răspunsul individual la tratament al pacienţilor cu cancer într-o manieră sistematică, bazată pe date.
„Sperăm că aceste descoperiri să stimuleze mai multe date şi mai multe studii de acest gen, cât mai curând", a adăugat el.