Noul instrument AI caracterizează diversitatea celulelor individuale din tumori

Noul instrument AI caracterizează diversitatea celulelor individuale din tumori

O echipă multinațională de cercetători condusă de Institutul de Cercetări Medicale Garvan a dezvoltat și testat un nou instrument AI pentru a caracteriza mai bine diversitatea celulelor individuale din tumori și pentru a deschide porțile către terapii mai direcționate pentru pacienți.

Rezultatele dezvoltării și utilizării instrumentului AI numit Aanet au fost publicate astăzi înDetectarea canceruluiun jurnal al Asociației Americane pentru Cercetarea Cancerului.

Nu toate celulele tumorale sunt la fel

Tumorile nu sunt alcătuite dintr-un singur tip de celulă - sunt un amestec de celule diferite care cresc și răspund la tratament în moduri diferite. Această diversitate sau eterogenitate face cancerul mai dificil și, la rândul său, poate duce la rezultate mai slabe, în special în cancerul de sân triplu negativ.

Eterogenitatea este o problemă pentru că în prezent tratăm tumorile ca și cum ar fi făcute din aceeași celulă. Aceasta înseamnă că oferim o terapie care ucide majoritatea celulelor din tumoră prin țintirea unui mecanism specific. Dar nu toate celulele canceroase pot împărtăși acest mecanism. În timp ce pacientul poate avea o reacție inițială, celulele rămase pot crește și cancerul poate reveni. „

Profesor asociat Christine Chaffer, co-autor principal al studiului și co-director al Programului de plasticitate și repaus a cancerului de la Garvan

Dar, deși eterogenitatea este o problemă, cercetătorii nu știu suficient pentru a o caracteriza: „Până acum, cercetătorii nu au reușit să explice în mod clar modul în care celulele vecine dintr-o tumoare diferă unele de altele și cum putem clasifica aceste diferențe în moduri semnificative de a trata mai bine tumorile.toatecelule din această tumoare cu terapiile potrivite”, adaugă profesorul asociat Chaffer.

Un nou instrument caracterizează cinci noi grupuri de celule canceroase

Pentru a rezolva această problemă, echipa a dezvoltat și instruit un nou instrument puternic AI numit Aanet, care poate detecta modele biologice în celulele din tumori.

Apoi au folosit instrumentul AI pentru a descoperi modele de expresie genetică a celulelor individuale din tumori, concentrându-se pe modele preclinice de cancer de sân triplu negativ și mostre umane de cancer de sân ER-pozitiv, HER2-pozitiv și triplu. Procedând astfel, au identificat cinci grupuri diferite de celule canceroase într-o tumoră cu profiluri diferite de expresie a genelor, ceea ce indică diferențe majore în comportamentul celular.

„Folosind instrumentul nostru AI, am reușit să descoperim în mod constant cinci noi grupuri de tipuri de celule în cadrul tumorilor individuale, numite „arhetipuri”. Fiecare grup a arătat căi biologice și tendințe diferite pentru creștere, metastaze și markeri de prognostic prost. Următorii noștri pași sunt să vedem cum se pot schimba aceste grupuri în timp, cum ar fi

Aceasta este o premieră pentru cercetarea cancerului. Co-lider, profesor asociat Smita Krishnaswamy de la Universitatea Yale, care a condus dezvoltarea instrumentului AI: „Datorită progreselor tehnologice, în ultimii 20 de ani s-a văzut o explozie de date la nivel de celule unice. Cu aceste date, am descoperit că nu numai celulele canceroase din punct de vedere comercial. creșterea tumorii spațiale și metabolomica Găsiți semnături.

O nouă clasificare pentru a conduce tratamente mai bune, direcționate

Cercetătorii spun că utilizarea AANET pentru a caracteriza diferitele grupuri de celule dintr-o tumoare în funcție de biologia lor deschide ușile pentru o schimbare de paradigmă în tratamentul cancerului.

„În prezent, selecția tratamentului pentru cancer pentru un pacient se bazează în mare măsură pe organul pe care îl are cancerul, cum ar fi sânul, plămânul sau prostată și toți markerii moleculari. Totuși, acest lucru presupune că toate celulele din acel cancer sunt aceleași. În schimb, acum avem un instrument pentru a caracteriza eterogenitatea care caracterizează eterogenitatea pacientului, ca orice grup care se ocupă de un stadiu biologic.fiecareacestor grupuri diferite prin căile lor biologice. Acest lucru are potențialul de a îmbunătăți semnificativ rezultatele pentru acest pacient”, spune profesorul asociat Chaffer.

În ceea ce privește aplicarea lui Aanet, co-autor principal al studiului și director științific al Garvan, profesorul Sarah Kummerfeld explică: „Ne imaginăm un viitor în care medicii combină această analiză AI cu diagnosticarea tradițională a cancerului pentru a dezvolta tratamente mai personalizate care vizează toate tipurile de celule în tumora unică a tipurilor de celule. Putem îmbunătăți o îmbunătățire tehnică și biologică a pacienților. la biologia tehnologică și biologică au boli precum bolile autoimune.

Această cercetare a fost susținută de următoarele surse.

În Australia: Fundația Nelune, Tour de Cure, Estee Lauder, Fundația Kinghorn, Fundația familiei Paramor, Grantul de cercetare al Universității din New South Wales, Premiul pentru cercetare biomedicală Ramaciotti, Grantul pentru proiectul de dezvoltare ARC și Grantul pentru idei NHMRC și Grantul pentru investigator.

În SUA: Gruber Foundation Science Fellowship și Eric and Wendy Schmidt Center de la Broad Institute of MIT și Harvard, National Science Foundation, Yale Cancer Center Pilot Grant și Sloan Fellowship.

Surse: