ИИ в прогнозировании химиорезистентности рака

В недавнем издании Cancer Discovery была опубликована статья о разработке уникальной модели глубокого машинного обучения (ИИ), способной прогнозировать химиорезистентность при лечении онкозаболеваний.

Механизм действия препаратов при химиотерапии заключается в нарушении синтеза ДНК в раковых клетках, которые быстро размножаются. Однако резистентность к химиопрепаратам может возникать из-за различных мутаций, и для расчета вероятности такой резистентности требуется сложный анализ, учитывающий множество факторов. Кроме того, генетическое влияние на химиорезистентность до сих пор недостаточно изучено. Именно поэтому ученые обратили свое внимание на возможности использования ИИ в этой области.

В ходе исследования было проанализировано более 700 генов, которые имеют клиническое значение для классификации опухолей. Путем сочетания результатов анализа с уже имеющейся информацией о реакции онкоклеток на химиотерапию, исследователи начали обучение модели ИИ.

Алгоритм, проанализировавший массив данных, выявил 41 молекулярный ансамбль, объединяющий изменения в сотнях генов. Этот ансамбль охватывает такие процессы, как транскрипция, репарация, контрольные точки клеточного цикла и передача сигналов роста. Суть заключается в том, что модель определяет генетические мутации белков, которые регулируют чувствительность к препаратам, что позволяет делать точные прогнозы относительно резистентности к терапии.

В ходе исследования алгоритм был протестирован на модели рака шейки матки. ИИ успешно прогнозировал параметры ответа опухоли на препарат цисплатин и факторы эффективности лечения. Главная особенность нового алгоритма заключается в его способности интерпретировать полученную информацию, что потенциально расширяет возможности этой системы и позволяет более глубоко изучить патофизиологию явления химиорезистентности.