Dirbtinio intelekto valdomi įrankiai nustato imuninių ląstelių variklį ir apsauginį genetinį veiksnį nuo stemplės vėžio

Dirbtinio intelekto valdomi įrankiai nustato imuninių ląstelių variklį ir apsauginį genetinį veiksnį nuo stemplės vėžio

Stemplės adenokarcinoma (EAC) yra vėžio rūšis, pažeidžianti apatinės stemplės gleives išskiriančias liaukas. vamzdelis, jungiantis gerklę su skrandžiu. Tai dažniausia stemplės vėžio forma, prieš kurią dažnai pasireiškia Bareto metaplazija (BE), žalingas stemplės ląstelių pakitimas.

Nors EAC priežastis lieka neaiški, buvo siejamos ląstelių mutacijos, kurias gali sukelti tokie rizikos veiksniai kaip tabako ar alkoholio vartojimas arba lėtinė gastroezofginio refliukso ligos arba GERL žala. Tačiau šių mutacijų variklis pasirodė klaidinantis, iš dalies dėl to, kad EAC dažnis yra neproporcingas: afroamerikiečiai turi maždaug keturis ar penkis kartus rečiau susirgti EAC nei baltaodžiai. Jie taip pat rečiau patiria BE.

Naujame tyrime, paskelbtame 2022 m. rugsėjo 22 d. žurnale JCI Insight, Kalifornijos universiteto San Diego medicinos mokyklos mokslininkai kartu su kolegomis iš Brazilijos naudojo dirbtinio intelekto pagrįstus įrankius, kad nustatytų konkretų imuninės ląstelės tipą, ligos sukėlėją ir specifinę genetinę variaciją, žinomą kaip SNP (vieno nukleotido veiksnys, žinomas kaip Afrikos polimorfizmas).

SNP atspindi vieno DNR bloko, vadinamo nukleotidu, skirtumą. Paprastai jie randami visoje žmogaus DNR. Dauguma jų neturi jokios įtakos sveikatai ar vystymuisi, tačiau kai kurie yra susiję su liga, kai skirtumai būdingi daugeliui žmonių, kurie taip pat turi polinkį sirgti šia liga.

Komandai vadovauja bendraautoriai Pradipta Ghosh, MD, UC San Diego medicinos mokyklos Medicinos ir ląstelių ir molekulinės medicinos katedrų profesorė, ir Debashis Sahoo, mokslų daktarė, San Diego UC Pediatrijos katedrų docentė. Jacobso inžinerijos mokykla pažanga UC medicinos ir Dietelio mokykloje naudota kompiuterinių mokslų mašina. iš BE į EAC in skirtingų tipų ląsteles ir audinius ir patvirtino savo išvadas naudojant organoidus, pačių pacientų biopsijas ir 113 žmonių, sergančių BE ir EAC, skerspjūvio potyrį.

Darbas patvirtino, kad visi EAC yra kilę iš BE, ir nustatytas neutrofilų, baltųjų kraujo kūnelių, veikiančių kaip pirmoji imuninės sistemos gynybos linija, kaip ląstelių transformacijos variklis tiek EAC, tiek gastroezofaginės jungties adenokarcinomos, reto stemplės vėžio, atsirandančio stemplės ir skrandžio sandūroje, vaidmuo.

Abiejų vėžio tipų prognozė yra prasta; bendras išgyvenamumas per 5 metus yra mažesnis nei 20 proc.

„Šis neutrofilų vairuotojas buvo ryškus baltaodžiams, bet jo nebuvo afroamerikiečių tarpe“, – sakė Sahoo. „Atvirkščiai, SNP, susiję su etniniais absoliutaus neutrofilų skaičiaus pokyčiais, pvz., gerybine etnine neutropenija, kuriai būdingas mažesnis neutrofilų skaičius, bet nėra padidėjusios infekcijos rizikos, yra dažni afrikiečių kilmės asmenims ir gali būti atgrasymo priemonė, neleidžianti BE tapti EAC.

Autoriai teigė, kad išvados yra svarbios, nes jos atskleidžia ląstelių tęstinumą nuo ikivėžinės ligos (BE) iki vėžio ir paaiškina neutrofilų vaidmenį ir genetinę įvairovę pagal etninę kilmę.

Pagrindinis genetikos iššūkis yra suprasti, kaip DNR pokyčiai sukelia pastebimus pokyčius organizme. "Šiuo atveju mes nustatėme, kad SNP, kuris sumažina bendrą cirkuliuojančių neutrofilų skaičių afroamerikiečių tarpe, taip pat apsaugo juos nuo EAC, vėžio, kurio progresavimą kontroliuoja neutrofilai."

Pradipta Ghosh, medicinos mokslų daktarė, UC San Diego medicinos mokyklos medicinos ir ląstelių bei molekulinės medicinos katedrų profesorė

Ghoshas ir kolegos atsargiai optimistiškai nusiteikę, kad neutrofilų terapija gali atsirasti kaip potenciali imunoterapija EAC. Ji sakė, kad mokslininkai ir toliau tirs šias galimybes.

Tyrimą atliko tarptautinė gastroenterologų, bioinformatikų ir ikivėžinės biologijos bei vėžio genetikos ekspertų komanda, suburta po UC San Diego medicinos mokyklos Tinklo medicinos instituto skėčiu. Institutas palaiko keletą tarpdisciplininių programų, kuriose naudojami biologiniai tinklai, sukurti naudojant AI įrankius iš Tiksliųjų skaičiavimo sistemų tinklo centro, kad būtų galima nustatyti nežinomas ligų sritis.

Šaltinis:

Kalifornijos universitetas – San Diegas

Nuoroda:

Ghosh, P. ir kt. (2022) AI padedamas atradimas dėl etninės įtakos ląstelių transformacijos varikliui sergant stemplės ir gastroezofaginės jungties adenokarcinomomis. JCI įžvalga. doi.org/10.1172/jci.insight.161334.