צוות חוקרים רב-לאומי, המנוהל על ידי מכון גרוואן למחקר רפואי, פיתח ובדק כלי AI חדש כדי לאפיין טוב יותר את המגוון של תאים בודדים בגידולים, ופתח דלתות לטיפולים ממוקדים יותר לחולים.
ממצאים על פיתוח ושימוש בכלי AI, שנקרא Aanet, פורסמו היום גילוי סרטןכתב העת של האיגוד האמריקני לחקר סרטן.
לא כל תאי הגידול זהים
גידולים אינם מורכבים רק מסוג תאים אחד – הם תערובת של תאים שונים הגדלים ומגיבים לטיפול בדרכים שונות. גיוון זה, או הטרוגניות, מקשה על הטיפול בסרטן ויכול בתורו להוביל לתוצאות גרועות יותר, במיוחד בסרטן שד משולש שלילי.
הטרוגניות היא בעיה מכיוון שכרגע אנו מתייחסים לגידולים כאילו הם מורכבים מאותו תא. המשמעות היא שאנו נותנים טיפול אחד ההורג את מרבית התאים בגידול על ידי מיקוד למנגנון מסוים. אך לא כל תאי הסרטן עשויים לשתף את המנגנון הזה. כתוצאה מכך, בעוד שהמטופל עשוי להיות בעל תגובה ראשונית, התאים הנותרים יכולים לצמוח והסרטן עשוי לחזור. "
פרופסור חבר כריסטין צ'אפר, מחבר המשותף למחקר ובמנהל משותף של תוכנית הפלסטיות והרדמה בסרטן בגארוואן
אבל בעוד שהטרוגניות היא בעיה, החוקרים לא יודעים מספיק כדי לאפיין אותה: "עד כה החוקרים לא הצליחו להסביר בבירור כיצד תאים סמוכים בגידול שונים זה מזה, וכיצד לסווג את ההבדלים הללו לדרכים משמעותיות לטיפול טוב יותר בגידולים. אבל זה בדיוק מה שאנחנו צריכים לדעת כדי שנוכל להרוג כֹּל תאים בתוך הגידול הזה עם הטיפולים הנכונים ", מוסיף פרופסור חבר.
כלי חדש מאפיין חמש קבוצות תאי סרטן חדשות
כדי לפתור בעיה זו, הצוות פיתח והכשיר כלי AI חדש חזק בשם AANET שיכול לאתר דפוסים ביולוגיים בתאים בתוך גידולים.
לאחר מכן הם השתמשו בכלי ה- AI כדי לחשוף דפוסים ברמת ביטוי הגנים של תאים בודדים בגידולים, תוך התמקדות במודלים פרה-קליניים של סרטן שד משולש שלילי ודגימות אנושיות של סרטן שד חיובי, HER2 של-שלילי. באמצעות זה הם זיהו חמש קבוצות תאי סרטן שונות בתוך גידול, עם פרופילי ביטוי גנים מובחנים שהצביעו על הבדלים עצומים בהתנהגות התא.
"על ידי שימוש בכלי ה- AI שלנו, הצלחנו באופן עקבי לגלות חמש קבוצות חדשות של סוגי תאים בגידולים בודדים הנקראים 'ארכיטיפים'. כל קבוצה הציגה מסלולים ביולוגיים שונים ונטייה לצמיחה, גרורות וסמנים של פרוגנוזה לקויה. הצעדים הבאים שלנו הם לראות כיצד קבוצות אלה עשויות להשתנות לאורך זמן, למשל לפני ואחרי כימותרפיה", אומר פרופסור מקורב.
זה הראשון למחקר סרטן. הובלה משותפת, פרופסור חבר סמיטה קרישנאסוואמי מאוניברסיטת ייל, שהובילה את התפתחות הכלי AI קובעת: "בזכות התקדמות הטכנולוגיה, 20 השנים האחרונות חוו פיצוץ של נתונים ברמה של תאים יחידים. עם נתונים אלה, אנו מגלים כי לא רק שמדובר במדינות של כל אחד מהסרטן של כל מטופל, אך כל תאי סרטן מתנהג מזה. ארכיטיפים משמעותיים שדרכם ניתן לנתח את המגוון כדי למצוא אסוציאציות משמעותיות עם צמיחת גידול מרחבית וחתימות מטבולומיות זה יכול להיות מחליף משחק. "
סיווג חדש לנהיגה טיפולים טובים יותר וממוקדים
החוקרים אומרים כי השימוש ב- AANET כדי לאפיין את קבוצות התאים השונות בגידול בהתאם לביולוגיה שלהם פותח דלתות לשינוי פרדיגמה באופן בו אנו מטפלים בסרטן.
"נכון לעכשיו הבחירה בטיפול בסרטן בחולה מבוססת ברובה על האיבר שהסרטן הגיע כמו שד, ריאה או ערמונית וכל סמנים מולקולריים שהוא עשוי להציג. יודע שיכו כֹּל מבין אותן קבוצות שונות דרך מסלולי הביולוגיה שלהן. יש לזה פוטנציאל לשפר במידה ניכרת את התוצאות עבור אותו מטופל ", אומר פרופסור חבר שפר.
על יישום AANET, מחבר הכתניים המשותף של המחקר והקצין המדעית הראשי של פרופסור גרוואן, שרה קומרפלד,: "אנו רואים עתיד בו הרופאים משלבים ניתוח AI זה עם אבחנות סרטן מסורתיות כדי לפתח טיפולים מותאמים אישית יותר, שממוקדים את כל סוגי התאים בגידול של אדם. סרטן ומחלות כמו הפרעות אוטואימוניות.
מחקר זה נתמך באמצעות המקורות הבאים.
באוסטרליה: קרן נלונה, טור דה קיר, אסתי לודר, קרן קינגהורן, קרן משפחת פרמור, אוניברסיטת ניו סאות 'ויילס סיינטיה, פרס מחקר ביו -רפואי של רמאציוטי, מענק פרויקט פיתוח ARC ומענק רעיונות NHMRC ומענק החוקרים.
בארה"ב: מלגת המדע של קרן גרובר ומרכז אריק וונדי שמידט במכון הרחב של MIT והרווארד, הקרן הלאומית למדע, גרנט של מרכז סרטן ייל ומלגת סלואן.
