Naukowcy opracowali narzędzie sztucznej inteligencji (AI), AAnet, które potrafi zidentyfikować pięć różnych typów komórek w nowotworach, co jest odkryciem, które może zrewolucjonizować leczenie raka. Odkrycia opublikowane w czasopiśmie Cancer Discovery dotyczą krytycznego problemu onkologii: wrodzonej heterogeniczności nowotworów. Ta heterogeniczność, w której różne komórki wykazują odmienną odpowiedź na leczenie, jest głównym czynnikiem powodującym nawrót raka i niepowodzenie terapii.
Problem z leczeniem nowotworów jako całości
Przez dziesięciolecia leczenie raka w dużej mierze opierało się na założeniu, że nowotwory są jednorodne. Pacjenci otrzymują terapie mające na celu zabicie większości komórek nowotworowych w oparciu o wspólną sygnaturę, ale takie podejście pozostawia oporne komórki, które mogą później wywołać nawrót. Jak wyjaśnia profesor nadzwyczajna Christine Chaffer: „Leczymy nowotwory tak, jakby składały się z tych samych komórek… ale nie wszystkie komórki nowotworowe mają ten sam mechanizm”. Dlatego nowotwory często powracają, nawet po początkowym sukcesie.
AAnet: Mapowanie ukrytego krajobrazu komórek nowotworowych
AAnet ma na celu rozwiązanie tego problemu poprzez identyfikację wcześniej ukrytej heterogeniczności w nowotworach. Analizując dane dotyczące ekspresji genów w pojedynczych komórkach z przedklinicznych modeli raka piersi i próbek ludzkich, sztuczna inteligencja zidentyfikowała pięć odrębnych „archetypów” komórek nowotworowych. Każdy archetyp wykazuje unikalne ścieżki biologiczne, wzorce wzrostu i markery powiązane ze złym rokowaniem.
„Nasze badanie po raz pierwszy pozwoliło na uproszczenie kontinuum stanów komórkowych w kilku znaczących archetypach na podstawie danych pochodzących z pojedynczych komórek… To może zmienić zasady gry” – powiedziała adiunkt Smita Krishnaswamy, która kierowała rozwojem narzędzia sztucznej inteligencji na Uniwersytecie Yale.
Jak nowa klasyfikacja zmieni sposób leczenia raka
Zdolność do klasyfikacji komórek nowotworowych otwiera drzwi do bardziej precyzyjnych i skutecznych terapii. Zamiast terapii o szerokim spektrum działania lekarze mogą teraz wyobrazić sobie opracowanie terapii skojarzonych ukierunkowanych na każdy archetyp w oparciu o jego specyficzne biologiczne słabości. To podejście, wsparte zdolnością sztucznej inteligencji do przewidywania zachowania komórek, mogłoby znacząco poprawić wyniki leczenia pacjentów.
Obecnie decyzje dotyczące leczenia podejmowane są na podstawie pochodzenia nowotworu (piersi, płuc itp.) i markerów molekularnych. AAnet wprowadza nowy poziom złożoności, pokazując, że nawet w obrębie tego samego guza komórki mogą zachowywać się zasadniczo odmiennie. Naukowcy przewidują przyszłość, w której analiza AI będzie uzupełniać tradycyjną diagnostykę, tworząc wysoce spersonalizowane plany leczenia.
Poza rakiem piersi: potencjał AAnet
Chociaż początkowe badania skupiały się na raku piersi, technologię tę można zastosować w przypadku innych nowotworów, a nawet chorób autoimmunologicznych. Zdolność sztucznej inteligencji do identyfikowania znaczących wzorców w danych pojedynczych komórek może otworzyć nowe perspektywy w przypadku szerokiego zakresu chorób. Twórcy narzędzia podkreślają, że leżąca u jego podstaw technologia jest na tyle dojrzała, że można ją wdrożyć klinicznie.
Ten przełom stanowi ważny krok w kierunku przezwyciężenia zdolności raka do unikania leczenia. Dzięki ostatecznemu rozpoznaniu i scharakteryzowaniu heterogeniczności nowotworu naukowcy wyposażają klinicystów w narzędzia umożliwiające namierzenie każdej komórki unikalnego nowotworu pacjenta, znacznie zwiększając szanse na długoterminową remisję.
