Výzkumníci vyvinuli nástroj umělé inteligence (AI), AAnet, který dokáže identifikovat pět různých typů buněk uvnitř nádorů, což je objev, který by mohl způsobit revoluci v léčbě rakoviny. Zjištění publikovaná v časopise Cancer Discovery se zabývají kritickým problémem v onkologii: inherentní heterogenitou nádorů. Tato heterogenita, ve které různé buňky vykazují různé reakce na léčbu, je hlavním faktorem recidivy rakoviny a selhání terapie.
Problém s léčbou nádorů jako celku
Po celá desetiletí se léčba rakoviny do značné míry opírala o předpoklad, že nádory jsou homogenní. Pacienti dostávají terapie navržené tak, aby zabíjely většinu rakovinných buněk na základě společného podpisu, ale tento přístup za sebou zanechává odolné buňky, které mohou později vyvolat recidivu. Jak vysvětluje docentka Christine Chafferová: “Léčíme nádory, jako by byly vytvořeny ze stejných buněk… ale ne všechny rakovinné buňky sdílejí tento mechanismus.” To je důvod, proč se nádory často vracejí, a to i po počátečním úspěchu.
AAnet: Mapování skryté krajiny rakovinových buněk
AAnet je navržen tak, aby řešil tento problém identifikací dříve skryté heterogenity v rámci nádorů. Analýzou dat jednobuněčné genové exprese z preklinických modelů rakoviny prsu a lidských vzorků identifikovala AI pět odlišných „archetypů rakovinných buněk“. Každý archetyp vykazuje jedinečné biologické dráhy, vzorce růstu a markery spojené se špatnou prognózou.
“Naše studie je poprvé, kdy jednobuněčná data dokázala zjednodušit toto kontinuum buněčných stavů do několika smysluplných archetypů… To by mohlo změnit hru,” řekla odborná asistentka Smita Krishnaswamy, která vedla vývoj nástroje AI na Yale University.
Jak nová klasifikace změní léčbu rakoviny
Schopnost klasifikovat buňky v rámci nádorů otevírá dveře k přesnějším a účinnějším terapiím. Namísto širokospektrální léčby si nyní lékaři dokážou představit vývoj kombinovaných terapií, které se zaměřují na každý archetyp na základě jeho specifických biologických zranitelností. Tento přístup, podpořený schopností AI předvídat chování buněk, by mohl významně zlepšit výsledky pacientů.
V současnosti se rozhodnutí o léčbě přijímají na základě původu rakoviny (prsu, plic atd.) a molekulárních markerů. AAnet zavádí novou úroveň složitosti tím, že ukazuje, že i v rámci stejného nádoru se buňky mohou chovat zásadně odlišně. Vědci si představují budoucnost, ve které analýza AI doplní tradiční diagnostiku a vytvoří vysoce personalizované léčebné plány.
Za rakovinou prsu: Potenciál AAnet
Přestože se počáteční výzkum soustředil na rakovinu prsu, je tato technologie použitelná i na jiné druhy rakoviny a dokonce i na autoimunitní onemocnění. Schopnost umělé inteligence identifikovat smysluplné vzorce v jednobuněčných datech by mohla otevřít nové perspektivy v celé řadě onemocnění. Tvůrci nástroje zdůrazňují, že základní technologie je dostatečně vyzrálá pro klinickou implementaci.
Tento průlom znamená důležitý krok k překonání schopnosti rakoviny vyhýbat se léčbě. Tím, že konečně vědci rozpoznali a charakterizovali heterogenitu nádoru, vybavují klinické pracovníky nástroji pro zacílení na každou buňku v jedinečné rakovině pacienta, což výrazně zvyšuje šance na dlouhodobou remisi.
