Egy AI eszköz személyre szabott rákkezelésekhez vezethet
Egy új AI eszköz segíthet az orvosoknak a rákkezelések személyre szabásában az egyes tumorsejtek jellegének meghatározásában. Az Archetypal Analysis Network (AAnet) öt egyedi sejttípust osztályozott a tripla negatív emlőrák mintákban, beleértve azokat is, amelyek összefüggésbe hozhatók a szaporodással és az áttétekkel. „A rákot olyan sejtek családjaként kell tekinteni, amelyek különféle feladatokat látnak el a tumor kialakulásában vagy fejlődésében” – mondta Smita Krishnaswamy, PhD, a Yale School of Medicine genetika és számítástechnika tanszékének docense a Healio-nak.
A rákos sejtek heterogének
Krishnaswamy és Christine L. Chaffer, PhD, az ausztráliai Garvan Institute of Medical Research rákszerkezet-változékonyság és lappangás programjának társprofesszora és programigazgatója kutatásuk során a „rákos sejtek dinamikájának” megértésére fókuszáltak. Azt vizsgálták, hogy a sejtek hogyan válnak áttétképzővé kezdeti állapotukból. „Azt láttuk, hogy nagy a heterogenitás, és a különböző sejtek más és másfajta átalakuláson mennek keresztül” mondta Krishnaswamy.
„A heterogenitás azért jelent problémát, mert jelenleg úgy kezeljük a tumorokat, mintha azonos sejtekből állnának” – mondta Chaffer egy sajtóközleményben. „Ez azt jelenti, hogy egy adott mechanizmusra ható terápiás kezeléssel a tumorban található sejtek többségét elpusztítjuk. Viszont nem minden rákos sejt rendelkezik azonos szerkezettel. Ennek eredményeként a beteg kezdetben reagálhat a kezelésre, de aztán a megmaradt sejtek szaporodni kezdenek, és a rák visszatérhet.
Krishnaswamy, Chaffer és kollégáik egy mesterséges intelligencia eszköz fejlesztésébe fogtak, amelynek segítségével megpróbálják meghatározni a sejtek sokféleségét, ami nehéz feladat, mert a sejtek transzkriptomikus állapotának látható ábrázolása gyakran „elkülöníthető csoportok nélküli foltnak” tűnik – magyarázta Krishnaswamy.
„Mi azt tesszük, hogy a „folt” sarkait elemzzük, miután alakváltoztatásnak vetjük alá, hogy megtaláljuk a sejtek szélsőséges állapotait” – mondta. „Egy neurális hálózaton futtatjuk őket, amely a sejtpopulációt egy bizonyos formára egyszerűsíti, és így elemezni tudjuk a sarkokat. Ezek a szélsőséges fenotípusok, míg a tumor többi sejtje ezek keveréke. Így működik ez a modell.”
Az AAnetet tripla negatív emlőrák modelleken és ER-pozitív, HER2-pozitív és tripla negatív emlőrákos emberből vett mintákon értékelték.
A kezelés finomhangolása
Az AAnet öt sejt archetípust talált: szaporodó, szaporodást gátló, oxidatív, sejtkárosodást okozó és immunstimuláló. Krishnaswamy a szaporodó és az oxidatív csoportokat emelte ki mint olyan archetípusokat, amelyekre a kezelésnek irányulnia kell az áttétek csökkentése érdekében. „Ha GLUT3-mal kezeljük az oxidatív csoportot, akkor valóban csökken az áttétek száma” – mondta. „Bizonyos értelemben ez az archetípus váltja ki az áttéteket.”
Minden embernek különböző oxidatív jellemzői lehetnek, amelyek befolyásolhatják a kezelésről szóló döntéseket. Más sejtcsoportok megcélzása is eredményeket hozhat. „Van egy immunstimuláló fenotípus. Ezt immunmodulátorokkal lehetne megcélozni” – mondta Krishnaswamy. „A rák egészének kezelése helyett a kezelést ezekre a specifikus sejttípusokra lehetne szabni.”
Krishnaswamy és kollégái együttműködést kezdtek a St. Louis-i Washington Egyetemmel, hogy vizsgálják a primer és az áttétképző stádium közötti sejteket, és értékeljék az átmenetet. „Jelenleg azt is vizsgáljuk, hogy a kemoterápia hogyan hat ezekre a sejtekre” – mondta. „A kemoterápia elpusztíthat ugyan néhány sejtet, de más sejteknek meg épphogy ellenállóképességet ad a rákkal szemben. Mi történik több kemoterápiás forduló után? És milyen változatok alakulnak ki a kemoterápia hatására?”
A sejtek sokféleségét más típusú rákok esetében is lehetne kutatni. „Valószínűleg lennének hasonló archetípusok, viszont a eredeti szövetek és a áttétet képező szövetek alapján bizonyos pontosításokra is szükség lenne” – mondta Krishnaswamy. „A tüdőt, a nyirokcsomókat és a májat vizsgáltuk, és ezek között enyhe különbségek mutatkoztak az archetípusokban. Nem hiszem, hogy más típusú rákok esetében is azonosak lenne a tumorok fejlődésének mikrokörnyezete.”
„A tumor összetétele nem véletlenszerű” – mondta Krishnaswamy. „Nagyon specifikus elemekből áll, ahogyan az arcunk is nagyon specifikus elemekből áll – szem, orr és száj. Minden résznek megvan a maga feladata. Milyen arányban vannak jelen az egyes típusok, és hol a legnagyobb a sejtsűrűség? Mi vezérli ezeket a sejttípusokat, és milyen szerepet töltenek be a rákban?”
„Ez segít nekünk kitalálni, hogyan kezeljük az elsődleges daganatot és hogyan egy áttétet vagy a terápiás kezelés után kialakult daganatot” – tette hozzá. „Ehhez sokkal több részletre kiterjedő gondolkodás szükséges, mint amit eddig folytattunk”.