Cercetătorii au folosit inteligenţa artificială (AI) pentru a estima activitatea a mii de gene din tumori pe baza imaginilor colectate în mod obişnuit din biopsiile tumorale. Abordarea ar putea ghida tratamentul fără teste genomice costisitoare.
Pentru a determina tipul şi gravitatea unui cancer, patologii analizează de obicei la microscop felii subţiri dintr-o biopsie tumorală. Dar pentru a afla ce modificări genomice determină creşterea tumorii - informaţii care pot ghida modul în care aceasta este tratată - oamenii de ştiinţă trebuie să efectueze secvenţierea genetică a ARN-ului izolat din tumoră, un proces care poate dura săptămâni şi costă mii de euro.
Acum, cercetătorii de la spitalul universitar Stanford au dezvoltat un program bazat pe inteligenţă artificială (AI) care poate estima activitatea a mii de gene din celulele tumorale doar pe baza imaginilor microscopice standard ale biopsiei.
Instrumentul, descris online, într-un articol apărut pe 14 noiembrie în revista Nature Communications, a fost creat folosind date de la peste 7.000 de probe tumorale diverse. Echipa a arătat că ar putea utiliza imagini de biopsie colectate în mod obişnuit pentru a estima variaţiile genetice în cancerele de sân şi rezultatele pacienţilor.
„Acest tip de software ar putea fi utilizat pentru a identifica rapid semnăturile genetice în tumorile pacienţilor, accelerând luarea deciziilor clinice şi economisind mii de euro sistemului de sănătate”, a declarat într-un comunicat al universităţii, Olivier Gevaert, profesor de ştiinţa datelor biomedicale şi autorul principal al lucrării.
Impulsionat de genomică
Clinicienii au ghidat din ce în ce mai mult selecţia tratamentelor pentru cancer - inclusiv chimioterapii, imunoterapii şi terapii pe bază de hormoni - pe care să le recomande pacienţilor nu doar pe baza organului pe care îl afectează cancerul, ci şi a genelor pe care tumora le utilizează pentru a-şi alimenta creşterea şi răspândirea (metastazele).
Activarea sau dezactivarea anumitor gene ar putea face o tumoră mai agresivă, mai susceptibilă de a face metastaze sau mai susceptibilă sau mai puţin susceptibilă de a răspunde la anumite medicamente.
Însă, accesarea acestor informaţii necesită adesea o secvenţiere genomică costisitoare şi care necesită mult timp.
Ştiind că activitatea genelor din celulele individuale poate modifica aspectul acestor celule în moduri care sunt adesea imperceptibile pentru ochiul uman, echipa a apelat la AI pentru a găsi aceste modele.
Cercetătorii au început cu 7.584 de biopsii din 16 tipuri diferite de cancer. Fiecare biopsie a fost feliată în secţiuni subţiri şi pregătită folosind o metodă cunoscută sub numele de colorare cu hematoxilină şi eozină, care este standardul pentru vizualizarea aspectului general al celulelor canceroase. De asemenea, au fost disponibile informaţii privind transcriptomul cancerelor, adică genele pe care celulele le utilizează în mod activ.
Noul program de inteligenţă artificială, SEQUOIA, poate analiza o imagine microscopică de la o biopsie tumorală (stânga, violet) şi poate determina rapid ce gene sunt probabil activate şi dezactivate în celulele pe care le conţine (expresia genelor prezentată în nuanţe de roşu şi albastru în dreapta). Credit: Emily Moskal, Stanford Medicine, 15 noiembrie 2024
Un model funcţional
După ce laboratorul a integrat noile biopsii de cancer, precum şi alte seturi de date, inclusiv date transcriptomice şi imagini de la mii de celule sănătoase, programul AI - pe care l-au numit SEQUOIA (slide-based expression quantification using linearized attention/cuantificarea expresiei pe bază de diapozitive utilizând atenţia liniară) - a fost capabil să estimeze modelele de expresie a mai mult de 15.000 de gene diferite din imaginile colorate.
Pentru unele tipuri de cancer, activitatea genelor indicată de AI a avut o corelaţie de peste 80% cu datele reale privind activitatea genelor. În general, cu cât mai multe eşantioane dintr-un anumit tip de cancer au fost incluse în datele iniţiale, cu atât mai bune au fost performanţele modelului pentru acel tip de cancer.
„A fost nevoie de un număr de iteraţii ale modelului pentru a ajunge în punctul în care am fost mulţumiţi de performanţă”, a precizat prof. Gevaert. „Dar, în cele din urmă, pentru unele tipuri de tumori, (AI) a ajuns la un nivel la care poate fi util în clinică”.
Cercetătorul a subliniat faptul că medicii adesea nu se uită la gene una câte una pentru a lua decizii clinice, ci la semnături genetice care includ sute de gene diferite. De exemplu, multe celule canceroase activează aceleaşi grupuri de sute de gene legate de inflamaţie sau sute de gene legate de creşterea celulară. În comparaţie cu performanţa sa de a estima expresia genelor individuale, SEQUOIA a fost chiar mai precis în a indica dacă astfel de programe genomice mari au fost activate.
Pentru a face datele accesibile şi uşor de interpretat, cercetătorii au programat SEQUOIA pentru a afişa rezultatele genetice sub forma unei hărţi vizuale a biopsiei tumorii, permiţând oamenilor de ştiinţă şi clinicienilor să vadă cum variaţiile genetice ar putea fi distincte în diferite zone ale unei tumori.
Estimarea rezultatelor la pacienţi
Pentru a testa utilitatea SEQUOIA pentru luarea deciziilor clinice, prof. Gevaert şi colegii săi au identificat gene ale cancerului de sân pentru care modelul ar putea estima cu exactitate expresia şi care sunt deja utilizate în testele genomice comerciale pentru cancerul de sân. (Testul MammaPrint aprobat de Administraţia americană pentru alimente şi medicamente/FDA, de exemplu, analizează nivelurile a 70 de gene legate de cancerul de sân pentru a oferi pacienţilor un scor al riscului de recidivă a cancerului lor).
„Cancerul de sân are o serie de semnături genetice foarte bine studiate care s-au dovedit în ultimul deceniu a fi foarte corelate cu răspunsurile la tratament şi cu rezultatele pacienţilor”, a precizat prof. Gevaert. „Acest lucru l-a făcut un caz de testare ideal pentru modelul nostru”.
Echipa a demonstrat că SEQUOIA poate furniza acelaşi tip de scor de risc genomic ca MammaPrint, doar prin imagini colorate ale biopsiilor tumorale. Rezultatele au fost repetate pe mai multe grupuri diferite de paciente cu cancer de sân. În fiecare caz, pacientele identificate de SEQUOIA ca având un risc ridicat au avut rezultate mai proaste, cu rate mai mari de recidivă a cancerului şi o perioadă mai scurtă de timp înainte ca boala să recidiveze.
Modelul AI nu poate fi încă utilizat într-un cadru clinic, întrucât trebuie să fie testat în studii clinice şi să fie autorizat de agenţiile de reglementare din domeniul sănătăţii înainte de a fi utilizat în ghidarea deciziilor de tratament.
Cercetătorii de la Stanford îmbunătăţesc în prezent algoritmul şi studiază potenţialele sale aplicaţii. În viitor, spun cercetătorii, SEQUOIA ar putea reduce nevoia de teste de expresie genetică costisitoare.
„Am arătat cât de util ar putea fi acest lucru pentru cancerul de sân, iar acum îl putem folosi pentru toate tipurile de cancer şi să analizăm orice semnătură genetică existentă”, a indicat prof. Gevaert. „Este o sursă cu totul nouă de date pe care nu o aveam înainte”.
Oamenii de ştiinţă de la Roche Diagnostics au fost, de asemenea, autori ai lucrării.
