ИИ усилил жидкую биопсию
Своевременная диагностика злокачественных опухолей значительно повышает шансы пациентов на выздоровление. Группа исследователей из Университета Висконсин-Мэдисон, возглавляемая профессором Мухаммедом Муртазой, усовершенствовала метод выявления фрагментов раковой ДНК в плазме крови, используя машинное обучение. В экспериментах он выявил рак на ранней стадии в большинстве исследованных образцов. Примечательно, что метод не требует дорогостоящего оборудования.
Жидкая биопсия основана на анализе фрагментов бесклеточной ДНК, которые обычно происходят из клеток крови, которые погибают в ходе естественных процессов организма, но также могут принадлежать раковым клеткам. Исследовательская группа выдвинула гипотезу, что фрагменты ДНК из раковых клеток могут отличаться от фрагментов здоровых клеток с точки зрения того, где разрываются нити ДНК и какие нуклеотиды – строительные блоки ДНК – окружают места разрыва.
Используя метод общегеномного анализа концов фрагментов GALYFRE (Genome-wide AnaLYsis of FRagment Ends), исследователи определили бесклеточную ДНК в 521 образце крови и секвенировали данные еще 2147 образцов, взятых от здоровых добровольцев и пациентов с 11 различными типами рака.
На основе результатов они разработали показатель, отражающий долю фрагментов раковой ДНК в образце – взвешенную по информации долю аберрантных фрагментов.
Этот показатель, наряду с информацией о нуклеотидах, окружающих концы фрагментов ДНК, был использован для разработки модели машинного обучения, которая сравнивала бы фрагменты ДНК из здоровых клеток с фрагментами ДНК из разных типов раковых клеток.
Модель точно отличала образцы крови больных с любой стадией рака от здоровых участников в 91% случаев. Кроме того, искусственный интеллект точно идентифицировал образцы от пациентов с опухолью 1 стадии в 87% случаев, что позволяет предположить, что метод перспективен для раннего выявления рака.
Метод взвешенной по информации доли аберрантных фрагментов показал высокие результаты при выявлении изменений раковой нагрузки с течением времени при опухолях головного мозга, что может обеспечить оценку эффективности лечения в режиме реального времени.
Для уточнения применения GALYFRE в разных возрастных группах и у пациентов с сопутствующими заболеваниями необходимы дополнительные исследования. Группа также планирует более масштабные клинические исследования для проверки работы теста при конкретных типах рака, включая рак поджелудочной железы и рак молочной железы.
В настоящее время усилия исследователей направлены на усовершенствование GALYFRE, чтобы сделать его еще более точным для пациентов, которые подвержены риску развития определенных видов рака. Еще один аспект, над которым идет работа, – это определение того, можно ли использовать новый подход для отслеживания реакции онкологических больных на химиотерапию.
При дальнейшем развитии эта технология в ближайшие 2-5 лет приведет к созданию клинически доступного анализатора для выявления и мониторинга рака по образцу крови.
Статья K.K.Budhraja et al. Genome-wide analysis of aberrant position and sequence of plasma DNA fragment ends in patients with cancer опубликована в журнале Science Translational Medicine.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам University of Wisconsin-Madison: A blood test for cancer shows promise thanks to machine learning.