O nouă metodă pentru prezicerea supraviețuirii pacienților cu cancer, bazată pe date moleculare avansate
Cercetătorii de la Universitatea de Medicină Oregon Health & Science au dezvoltat o metodă unică pentru a prezice supraviețuirea pacienților cu cancer, folosind date moleculare avansate din celulele individuale.
Analiza supraviețuirii este esențială în oncologia clinică. Studiile moderne despre cancer permit acum măsurarea activității genelor în celule individuale din tumorile pacienților și corelarea acestei informații cu durata de viață a pacienților. Totuși, până în prezent, nu a existat o modalitate eficientă de a utiliza aceste date detaliate la nivelul celulelor pentru a prezice direct supraviețuirea.
Studiul, publicat recent în Cancer Discovery, descrie o metodă numită scSurvival, care utilizează date genetice la nivel de celulă unică pentru a identifica ce celule dintr-o tumoră sunt cele mai strâns legate de supraviețuirea pacienților. Spre deosebire de metodele tradiționale care mediază semnalele pe întregul volum al tumorii, noua abordare localizează populațiile celulare dăunătoare și utile care pot influența progresia bolii. Echipa de cercetare a prezentat aceste descoperiri la conferința Asociației Americane pentru Cercetarea Cancerului.
„Aceasta este prima analiză de supraviețuire la nivel de celulă unică care leagă direct celulele tumorale individuale de rezultatele pacienților”, a declarat Tao Ren. „Aceasta ne permite să vedem care celule contribuie cu adevărat la progresia bolii, în loc să tratăm toate celulele în mod uniform.”
Co-lead autor Faming Zhao a subliniat că abordarea ajută la rezolvarea unei probleme de lungă durată în cercetarea cancerului. „Tumorile sunt foarte complexe, iar semnalele importante pot fi pierdute atunci când datele sunt mediate pe mii sau milioane de celule”, a spus Zhao. „Privind supraviețuirea la rezoluție de celulă unică, putem înțelege mai bine de ce pacienții cu același tip de cancer pot avea rezultate foarte diferite.”
În testele efectuate cu date despre melanom și cancer hepatic, instrumentul a prezis rezultatele pacienților cu o acuratețe mai mare decât metodele standard. De asemenea, a descoperit stări specifice ale celulelor imune și tumorale legate de supraviețuirea mai bună sau mai slabă. De exemplu, cercetătorii au identificat anumite celule imune care par să ajute pacienții să răspundă mai bine la imunoterapie, în timp ce altele au fost asociate cu rezultate mai slabe.
Senior author Zheng Xia a menționat că studiul reflectă atât inovația tehnică, cât și colaborarea strânsă între discipline. „Această cercetare a fost posibilă datorită unei colaborări puternice la Institutul Knight pentru Cancer între oamenii de știință computaționali, biologi ai cancerului și clinicieni”, a declarat Xia. „Prin reunirea expertizei din diferite domenii, am reușit să folosim inteligența artificială pentru a dezvolta o nouă modalitate de a studia supraviețuirea folosind datele de celulă unică.”
Xia a subliniat că modelul depășește abordările tradiționale de învățare automată, capturând modele biologice complexe care erau anterior greu de studiat. „Această lucrare folosește inteligența artificială pentru a dezvolta o nouă modalitate de a studia supraviețuirea folosind datele de celulă unică”, a afirmat Xia. „Modelul este mai complex decât metodele tradiționale de învățare automată și ne permite să capturăm informații care nu erau accesibile înainte.”
Cercetătorii au subliniat că înțelegerea acestor diferențe este importantă pentru pacienți, deoarece tumorile sunt compuse din multe tipuri de celule care se comportă diferit. Tratamentele care funcționează pentru un pacient pot eșua în cazul altuia dacă populațiile celulare dăunătoare sunt neglijate.
Deși scSurvival nu este încă folosit în îngrijirea clinică, cercetătorii consideră că ar putea ajuta în viitor medicii să identifice mai bine pacienții cu risc ridicat și să sprijine dezvoltarea unor terapii mai precise și țintite pentru cancer.
