Proteine care favorizează apariția cancerului de sân și metastazele, descoperite de cercetători cu ajutorul algoritmilor inteligenți

octombrie 18 15:14 2022

Articol scris de:

Beatrice Popa

Timp citire articol: 3 minut(e)

Cercetători din Statele Unite au folosit Inteligența Artificială (IA) pentru a înțelege mecanismele de bază ale proteinelor care inițiază tumorile și metastazele pulmonare în cancerul de sân triplu negativ.

Un studiu al specialiștilot de la Northwestern Medicine, din Statele Unite, a identificat o proteină care determină apariția cancerului de sân și a metastazelor. Descoperirile, reușite de cercetători cu ajutorul algoritmilor inteligenți, au fost publicate în jurnalul eLife.

Celulele care inițiază apariția tumorilor, au proprietăți similare cu cele ale celulelor stem-progenitoare, și sunt considerate esențiale pentru dezvoltarea cancerului și generarea metastazelor în multe tipuri de malignitate.

Elucidarea proceselor moleculare de bază a reprezentat o provocare, potrivit autoarei principale a studiului dr. Huiping Liu, profesor de farmacologie și medicină la departamentul de hematologie și oncologie al clinicii NW.

Combinând algoritmi inteligenți de învățarea automată (deept learning) cu cercetările experimentale, dr. Liu și echipa ei au demonstrat că membrana proteinei CD81 interacționează cu alte celule, identificate anterior că inițiază tumori, numite CD44 (marker pentru celulele canceroase), promovând formarea unor grupuri de celule tumorale care promovează metastazele pulmonare în cancerul de sân triplu negativ (TNBC – Triple negative breast cancer).

„Descoperirile extind cunoștințele despre rețeaua moleculară de reglare a celulelor stem în cancerul de sân și pot fi semnificative pentru noi ținte terapeutice”, a declarat dr. Liu.

Cancerul de sân triplu negativ însumează între 10% – 15% dintre cazurile de cancer de sân nou diagnosticate, având o rată foarte crescută de metastazare, și o supraviețuire scăzută pe termen lung.

TNBC metastazează în organele viscerale, respectiv plămâni, ficat și creier. În timp ce mecanismele celulare care contribuie la răspândirea celulelor canceroase metastatice rămân în mare parte necunoscute, rețelele de proteine ​​oferă un indiciu, spune dr. Liu.

„Știm că funcțiile proteinelor și rețelele lor reprezintă pilonul de bază care mediază în mod direct fenotipurile și performanța celulară”, a explicat ea.

În cercetările anterioare, laboratorul său a constatat că markerul pentru celulele inițiatoare de tumori ale sânului, glicoproteinele de suprafață CD44, mediază formarea de clustere de celule tumorale circulante (CTC) – două sau mai multe celule – iar expresia sa îmbogățită de astfel de aglomerări celulare estimează o supraviețuire globală nefavorabilă a pacienților cu cancer de sân, în special de tipul triplu negativ. Clusterele CTC posedă o eficiență de 100 de ori mai mare decât celule tumorale circulante individuale, în dezvoltarea metastazelor.

În acest studiu, pentru a caracteriza rețeaua de proteine CD44, oamenii de știință au descoperit că aceste celule se leagă de CD81, ambele fiind necesare pentru formarea clusterelor CTC și a metastazelor, ceea ce indică funcțiile indispensabile ale tandemului CD44 și CD81, pentru adeziunea celulară și interacțiunile intercelulare în metastaze, a precizat dr. Liu.

Pentru a demonstra parteneriatul dintre cele două proteine ​​​​membranare, oamenii de știință au folosit un model structural al proteinelor, bazat pe algoritmi de calcul sofisticat (învățare automată – deep learning) pentru a anticipa regiunile de contact și reziduurile de aminoacizi implicate în interacțiunea acestor proteine. Oamenii de știință au utilizat, totodată, și abordări experimentale pentru a valida interacțiunile dintre CD44 și CD81.

„Învățarea automată și învățarea profundă au transformat modelarea structurii proteinelor, facilitând foarte mult înțelegerea moleculară și dezvoltarea terapeutică pentru TNBC și alte boli oncologice metastatice”, a spus dr. Liu.

Medicul a precizat că algoritmii inteligenți nu numai că vor putea crește exponențial screening-ul terapeutic simulat pentru a oferi cea mai bună eficacitate și cea mai scăzută toxicitate a tratamentelor, dar vor face medicina personalizată mai ușor de realizat și mai accesibilă.

În continuare, cercetătorii își propun să combine analiza biomarkerilor CTC cu dezvoltarea personalizată a unor terapii țintite.