Cercetătorii au dezvoltat un model de inteligență artificială capabil să prezică prognosticul pacienților cu cancer

Oamenii de știință americani au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) bazat pe factori epigenetici care este capabil să prezică cu succes rezultatele pacienților în mai multe tipuri de cancer, informează 360medical.

O echipă de la Centrul de cancer UCLA Health Jonsson Comprehensive a descoperit că, examinând modelele de expresie genetică ale factorilor epigenetici – factori care influențează modul în care genele sunt activate sau dezactivate – în tumori, au putut să le clasifice în grupuri distincte pentru a prezice rezultatele pacienților în diferite tipuri de cancer mai bine decât instrumentele tradiționale, cum ar fi gradul și stadiul cancerului.

Noile reușite, publicate joi, în revista Communications Biology, pun bazele dezvoltării și unor terapii țintite care vizează reglarea factorilor epigenetici în terapia cancerului, cum ar fi acetiltransferazele histonice și remodelatorii de cromatină SWI/SNF.

„În mod tradițional, cancerul a fost privit ca fiind în primul rând rezultatul unor mutații genetice în cadrul oncogenelor sau al supresorilor tumorali”,

spune coautorul principal Hilary Coller, profesor de biologie moleculară, celulară și de dezvoltare la Health Jonsson Comprehensive și la Centrul de cercetare în medicina regenerativă și celule stem de la UCLA.

Apariția tehnologiilor avansate de secvențiere de generație următoare a făcut ca tot mai mulți cercetători să realizeze că starea cromatinei și nivelurile factorilor epigenetici care mențin această stare sunt importante pentru cancer și pentru progresia bolii.

Există diferite aspecte ale stării cromatinei; dacă proteinele histone sunt modificate sau dacă bazele acidului nucleic din ADN conțin grupe metil suplimentare – care pot afecta rezultatele cancerului.

Înțelegerea acestor diferențe între tumori ar putea indica motivele pentru care unii pacienți răspund diferit la tratamente și de ce rezultatele lor variază.

În timp ce studiile anterioare au arătat că mutațiile în genele care codifică factorii epigenetici pot afecta predispoziția la cancer a unui individ, se cunosc puține lucruri despre modul în care nivelurile acestor factori influențează evoluția cancerului.

„Acoperirea acestor lacune este esențială pentru a înțelege pe deplin modul în care epigenetica afectează rezultatele pacienților”,

notează prof. Coller.

Echipa a urmărit să afle dacă există o relație între modelele epigenetice și rezultatele clinice. carcinomul renal cu celule clare, glioamele cerebrale de grad inferior, carcinomul hepatocelular și adenocarcino

Astfel, cercetătorii au analizat modelele de expresie a 720 de factori epigenetici pentru a clasifica tumorile din 24 de tipuri diferite de cancer în grupuri distincte.

Dintre cele 24 de tipuri de cancer la adulți, echipa a constatat că, pentru 10 dintre ele, grupurile au fost asociate cu diferențe semnificative în privința rezultatelor pacienților, inclusiv supraviețuirea fără progresie, supraviețuirea specifică bolii și supraviețuirea generală.

Acest lucru a fost valabil în special pentru carcinomul adrenocortical (cancerul adrenal), carcinomul renal cu celule clare, glioamele cerebrale de grad inferior, carcinomul hepatocelular și adenocarcinomul pulmonar, unde diferențele au fost semnificative pentru toate măsurătorile de supraviețuire.

Grupurile cu rezultate slabe au avut tendința de a avea un stadiu mai avansat al cancerului, dimensiuni mai mari ale tumorii sau indicatori de răspândire mai severă.

Echipa a descoperit că eficacitatea de prognostic a unui factor epigenetic a depins de țesutul de origine al tipului de cancer

„Am observat această legătură chiar și în cele câteva tipuri de cancer pediatric pe care le-am analizat, ceea ce poate fi util pentru a decide relevanța specifică cancerului de a viza în mod terapeutic acești factori”,

a declarat Mithun Mitra, coautor principal al studiului și cercetător asociat în laboratorul prof. Coller. .

Echipa a folosit nivelurile de expresie genetică a factorilor epigenetici pentru a antrena și testa un model de inteligență artificială cu scopul de a prezice rezultatele pacienților.

Modelul a fost conceput special pentru a prezice ce s-ar putea întâmpla în cazul celor cinci tipuri de cancer care prezentau diferențe semnificative în ceea ce privește măsurătorile de supraviețuire.

Echipa a constatat că modelul a putut împărți cu succes pacienții cu aceste cinci tipuri de cancer în două grupuri: unul cu o șansă semnificativ mai mare de rezultate mai bune și altul cu o șansă mai mare de rezultate mai slabe.

De asemenea, cercetătorii au observat că genele cele mai importante pentru modelul de inteligență artificială s-au suprapus semnificativ cu semnătura genelor care definesc grupurile.

Autorii spun că modele similare bazate pe factori epigenetici ar putea fi generate pentru cancerele pediatrice pentru a vedea ce factori influențează procesul de luare a deciziilor în comparație cu modelele construite pe cancere adulte.

Potrivit acestora, cercetarea ar putea oferi informațiile de bază necesare pentru crearea unor modele AI similare care ar putea fi generate prin intermediul unor liste de factori epigenetici de prognostic disponibile public

Cercetarea demonstrează modul de identificare a anumitor factori influenți în diferite tipuri de cancer și conține un potențial interesant pentru a prezice ținte specifice în tratamentul cancerului.