עם מיליוני מקרים של סרטן שלפוחית השתן (BC) ברחבי העולם, הצורך בכלים כדי להבטיח אבחון בזמן של מצב זה הוא עניין מדאיג. מדענים השתמשו לאחרונה בגנים הקשורים למיטוכונדריה (MRG), הידועים כמעורבים בהתקדמות המחלה, כדי לבנות מודל אבחוני חדשני באמצעות למידת מכונה (ML).
התוצאות פורסמו ב דוחות מדעייםהמציין את הפוטנציאל של מודל זה בהמתנה לאימות נוספת.
לימוד: חיזוי למידת מכונה של מודל אבחוני חדשני באמצעות גנים הקשורים למיטוכונדריה עבור חולים עם סרטן שלפוחית השתן. קרדיט תמונה: mi_viri/Shutterstock.com
סרטן שלפוחית השתן
סרטן שלפוחית השתן נפוץ פי שלושה עד ארבעה בקרב גברים מאשר בנשים, מה שהופך אותו לגורם השישי לסרטן בקרב גברים. זה נגרם בעיקר מעישון וחשיפה לכימיקלים תעשייתיים מסוימים ומשפיע בדרך כלל על גברים בגיל העמידה ומבוגרים.
למרות שסרטן שלפוחית השתן נפוץ יותר באוכלוסיות מפותחות, הפרוגנוזה שלו נותרה גרועה יחסית למרות ההתקדמות הרפואית. זה הניע את הפיתוח של כלי אבחון טובים יותר, מודלים פרוגנוסטיים וגישות טיפוליות.
המיטוכונדריה, האברונים התת-תאיים האחראים על ייצור אנרגיה, שולטים בחילוף החומרים של התא ומווסתים תהליכים תאיים מרכזיים כמו מוות תאי מתוכנת, איתות ורמות יוני סידן.
תאי גידול, שדורשים הרבה אנרגיה, משתמשים בעיקר בגליקוליזה – מסלול אנאירובי פחות יעיל – בניגוד לתאים רגילים המסתמכים על זרחון חמצוני, מסלול אירובי יעיל יותר שיכול לייצר עד פי 15 יותר אנרגיה.
ההבדל הזה בייצור האנרגיה הוא חלק מ'אפקט ורבורג', שבו תפקוד לא תקין של המיטוכונדריה מוביל לשינוי בחילוף החומרים בתאי הגידול. לדוגמה, מיטוכונדריה לא תקינה עשויה למנוע מתאי סרטן לעבור מוות מתוכנן, ולאפשר להם לשרוד ולהתפשט.
בנוסף, הפרעות במיטוכונדריה יכולות לגרום ללחץ חמצוני על רכיבים תאיים כגון DNA וחלבונים, להגביר את הסיכון לסרטן, להקנות עמידות לטיפולים בסרטן ולקדם את צמיחת הגידול.
"לאור התפקידים החשובים של MRGs בהתקדמות BC, חשוב לסנן סמנים ביולוגיים חדשים המבוססים על MRGs עבור חולי BC."
ML מהווה חלק מארסנל הבינה המלאכותית (AI), המזהה דפוסים וידע מתוך נתונים גולמיים מבלי להזין הוראות מפורטות.
זה מאפשר למערכת לחזות, לסווג ולזהות מגמות שיכולות לכלול דפוסי שעתוק הקשורים לגידול. במחקר הנוכחי, החוקרים ביקשו לנצל את הכוח של ML על תעתיקים כדי לבנות מודל אבחון חדש ל-BC המבוסס על MRGs.
מה הראה המחקר?
החוקרים ניתחו 165 דגימות סרטן שלפוחית השתן (BC) ו-67 בקרות כדי לחקור את הביטוי הדיפרנציאלי של גנים הקשורים למיטוכונדריה (MRG). הם זיהו 752 MRGs בעלי ביטוי דיפרנציאלי, כאשר 440 הראו ביטוי מוגבר והשאר הווסתו מטה.
גנים אלו היו מעורבים באופן משמעותי במסלולי התא הקשורים ליצירת איברים בעוברים, גורל התא, ויסות שעתוק, מחלות ניווניות עצביות והפרעות ברקמת השריר.
הניתוח זיהה כמעט 50 מאפיינים הקשורים לפני הספירה והצטמצם ל-13 גנים קריטיים. בין אלה, נמצאו TRAF3 Interacting Protein 3 (TRAF3IP3), Oxidative Stress Induced Growth Inhibitor Mitochondrial (OXSM), N-myristoyltransferase 1 (NMT1) וגלוטרדוקסין 2 (GLRX2) כמטרות מפתח. GLRX2, במיוחד, חשוב לשמירה על איזון החמצון-הפחתת המיטוכונדריה, מה שעוזר לתהליכים תאיים תקינים להמשיך ללא נזק חמצוני.
דפוסי ביטוי של GLRX2, NMT1, OXSM ו-TRAF3IP3 הראו הבדלים ברורים בין דגימות BC ובקרות, והשיגו יעילות של 90% בהבחנה. GLRX2, NMT1 ו-OXSM היו בעלי ויסות גבוה ב-BC, בעוד TRAF3IP3 הופחת משמעותית.
ממצאים אלה היו עקביים בשני מערכי נתונים נוספים, והוכיחו כי מודל זה מבדיל בצורה יעילה יותר את BC מדגימות בקרה מאשר סמנים ביולוגיים של גנים בודדים.
יתר על כן, המחקר חקר היכן גנים אלו באו לידי ביטוי בעיקר, ומצא כי מסלולים שונים ותאי חיסון במיקרו-סביבה של הגידול הגיבו בצורה משתנה לשינויים בוויסות הגנים. לדוגמה, רמות גבוהות יותר של רוצח טבעי מופעל (NK) ותאי פלזמה היו קשורות לביטוי מוגבר של GLRX2.
ביטוי NMT1, שהועלה משמעותית במספר שורות תאים BC, מקודד לחלבון החיוני לשינוי ואותת חלבון, מה שעשוי לשפר את האינטראקציות של תאי הגידול עם המטריצה החוץ-תאית – תהליך מפתח בהתפשטות הסרטן. באופן משמעותי, דיכוי NMT1 הוביל לצמיחת תאי BC מרוסנת, מה שמעיד על תפקידו בהתקדמות BC.
מסקנות
הופעת ה-transcriptomics ו-ML במודלים לאבחון גידולים הביאה תנופה לחיפוש אחר האבחנה המדויקת והמוקדמת של BC ללא צורך בביופסיות פולשניות וכואבות. גישת ML זו יכולה לעזור לגבש תוכניות אבחון וטיפול מותאמות אישית המבוססות על בחירת סמנים ביולוגיים.
זה גם יכול להאיץ החלטות ביעילות מוגברת. לבסוף, זה יכול לעזור להבין את תהליך התפתחות הגידול באמצעות התובנות שהוא מספק לגבי הביולוגיה הבסיסית של הגידול.
המחקר הנוכחי זיהה ארבעה גנים (GLRX2, NMT1, OXSM ו-TRAF3IP3) לאבחון BC. אלה שולבו במודל אבחון. נמצא כי הם גם ממלאים תפקידים חשובים בהתקדמות לפני הספירה. מחקר נוסף חיוני כדי לאשר את הממצאים הללו במדגם מגוון יותר.
"הממצאים שלנו עשויים להוביל לדיוק ואמינות משופרים באבחון BC, לתרום להתערבויות רפואיות מותאמות אישית ויעילות יותר עבור מטופלים בעתיד."
