05.12.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Машинное обучение помогает наблюдать за развитием рака груди в режиме реального времени

Real-Time Look at How Cancers Evolve

На сегодняшний день прогнозирование того, как опухоли будут развиваться с течением времени, особенно в ответ на лечение, является серьёзной проблемой для учёных. Однако новое исследование, проведённое учёными Memorial Sloan Kettering в сотрудничестве с исследователями из Университета Британской Колумбии в Канаде, подтверждает, что такое будет возможно в скором будущем. Подробная статья опубликована в журнале Nature.

Исследование возглавили биолог Сохраб Шах и исследователь рака груди Сэмюэль Апарисио. Учёные показали, что подход машинного обучения, основанный на принципах популяционной генетики, может точно предсказать, как будут развиваться опухоли рака груди. По словам Шаха, этот подход может предоставить средства для прогнозирования того, перестанет ли опухоль пациента реагировать на конкретное лечение, и определять клетки, которые, вероятно, будут ответственны за рецидив. Это позволит разрабатывать индивидуальные методы лечения, которое будут проводиться в оптимальное время для получения лучших результатов.

Исследователи использовали реалистичные модели рака — раковые образования человека, которые удалили и пересадили мышам. Ученые анализировали эти модели в течение почти трёх лет, исследуя эффекты химиотерапии и отмены лечения. Вторым ключевым нововведением было применение технологии секвенирования одной клетки для одновременного документирования генетического состава тысяч отдельных раковых клеток в опухоли. Разработанная ранее платформа позволила команде выполнять эти операции в автоматическом режиме.

Последним компонентом был инструмент машинного обучения под названием fitClone, разработанный в сотрудничестве с профессором статистики UBC Александром Бушар-Коте, который применяет математику популяционной генетики к раковым клеткам в опухоли. Учёные смогли создать модель поведения отдельных клеток и их потомков или клонов. По их словам, система предсказывает, каких клонов будет больше, а какие будут вытеснены.

До сих пор значение такого рода изменений не было ясным, и исследователи сомневались в его важности для прогрессирования рака. Но учёные обнаружили, что в случае с их моделями лечение опухолей химиотерапией привело к возможному появлению устойчивых к лекарствам опухолевых клеток — аналогично тому, как это происходит у пациентов, проходящих лечение. Эти устойчивые к лекарствам клетки имели различные варианты числа копий.

Команда задалась вопросом: что произойдёт с опухолью, если они прекратят лечение? Оказывается, клетки, которые захватили опухоль в присутствии химиотерапии, уменьшились или исчезли, когда её отменили; клетки, устойчивые к лекарствам, уступали исходным, чувствительным к лекарствам. Такое поведение указывает на то, что устойчивость к лекарствам имеет эволюционный характер.

Конечная цель работы состоит в том, чтобы однажды научиться использовать этот подход для образцов крови, чтобы идентифицировать конкретные клоны в опухоли человека, предсказать, как они будут развиваться, и соответствующим образом адаптировать препараты.