ИИ анализирует информацию обо всех раковых клетках и подбирает оптимальное лечение

Существует более 200 типов злокачественных опухолей. Они делятся на подтипы, а в каждом конкретном случае раковые клетки несут свой уникальный набор мутаций. Из-за этого разработка новых таргетных препаратов и впоследствии подбор их оптимального сочетания для каждого конкретного пациента становятся крайне сложными задачами. Приходится работать с огромными массивами данных. Мозгу человека сложно справиться с таким объемом информации, но для этого как раз отлично подходят технологии искусственного интеллекта.

В настоящее время ученые, занимающиеся поиском эффективного лечения рака, уделяют основное внимание разработке новых методов секвенирования — «прочтения» генетического кода. Зная, какие мутации возникли в раковых клетках и какие белки работают в них неправильно, можно прогнозировать, какие противоопухолевые препараты будут наиболее эффективны.

Однако, используя эти современные подходы, не для всех пациентов удается подобрать эффективную таргетную терапию. Возможности врачей в этом плане пока ограничены. Недавно американские ученые предложили новый своего рода «вычислительный конвейер» для прогнозирования реакции пациентов на противораковые препараты. Система делает расчеты, анализируя отдельные злокачественные клетки. Авторы рассказали о своей разработке в научном журнале Nature Cancer.

Искусственный интеллект находит всё более широкое применение в медицине, и онкология — одна из тех сфер, где он может принести особенно большую пользу. В этой области уже есть немалые успехи. Например, мы рассказывали об исследовании, которое показало, что ИИ диагностирует рак легкого так же хорошо, как и врачи.

Новая технология, основанная на применении искусственного интеллекта, была названа PERsonalized Single-Cell Expression-Based Planning for Treatments (PERCEPTION). Одной из ее интересных особенностей является то, что в ней сделан большой упор на транскриптомику — область, исследующую факторы транскрипции. Так называют молекулы РНК, которые переносят генетическую информацию из ДНК, чтобы она могла быть использована для синтеза белка.

Доктор Санджу Синха (Sanju Sinha), первый автор исследования, объясняет:

Злокачественные опухоли подобны сложным и постоянно развивающимся многоклеточным организмам. PERCEPTION позволяет использовать обширную информацию о структурах в пределах одной клетки, чтобы понять клональный состав новообразования и отслеживать развитие резистентности.

Всё это, по задумке авторов исследования, поможет в перспективе отслеживать эволюцию злокачественных клеток у каждого конкретного пациента и адаптировать стратегию лечения под меняющиеся условия.

Интеллектуальная собственность https://www.euroonco.ru

Как работает PERCEPTION?

Чтобы разработать систему PERCEPTION, ученые использовали трансферное обучение — так называется методика машинного обучения, когда модель обучают выполнению определенной задачи, а затем она настраивается на решение новых задач, связанных с предыдущей.

Работа этой модели искусственного интеллекта очень похожа на то, что делают популярные нейросети, с помощью которых люди по всему миру генерируют тексты и изображения. ChatGPT и ее аналоги обучаются на огромном массиве текстовых данных из интернета, а для PERCEPTION нужен такой же большой объем информации о раковых клетках.

В качестве «обучающего материала» в данном случае применялись опубликованные данные об экспрессии (активности) генов в различных злокачественных опухолях. Затем для настройки модели были использованы данные об отдельных клеточных линиях в новообразованиях конкретных пациентов.

В итоге модель PERCEPTION хорошо показала себя в прогнозировании ответа на монотерапию и лечение комбинациями препаратов при множественной миеломе, раке легких и молочной железы. Это было подтверждено в трех независимых клинических исследованиях.

В каждом случае ИИ правильно поделил пациентов на две группы, в одной из которых ответ на лечение есть, а в другой — нет. При раке легких он даже сумел вовремя зарегистрировать лекарственную устойчивость, которая возникла в процессе прогрессирования заболевания.

Авторы исследования отмечают, что PERCEPTION пока не готова к использованию в клинической практике. Но результаты исследований показывают, что информацию об отдельных злокачественных клетках можно использовать для управления лечением. В ближайшем будущем планируется внедрить данную технологию во многих клиниках, чтобы собирать больше данных и усовершенствовать работу ИИ. После этого можно будет говорить и о клиническом применении.

Еще несколько лет назад рассказы об искусственном интеллекте звучали как сюжет научно-фантастического романа, а сегодня этот инструмент уже применяется в самых разных сферах, включая медицину. Нейросети, конечно же, не могут заменить живого человека, врачи всё равно принимают более оптимальные решения. Назначение ИИ — не заменить врача, а стать его надежным помощником, улучшить результаты лечения и прогноз для многих пациентов. Это особенно важно в таких сферах, как онкология, где приходится работать с большим объемом данных, а цена ошибки или отсутствия нужной информации может оказаться для пациента весьма высока.

Источник: medicalxpress.com.