Un nou scor AI îmbunătățește monitorizarea neoplasmelor mielodisplazice
Investigatori de la Weill Cornell Medicine au dezvoltat o nouă metodă bazată pe inteligență artificială pentru a evalua pacienții cu o formă de cancer de sânge numită neoplasme mielodisplazice.
Metoda, publicată pe 30 iunie în revista Leukemia, compară locațiile fizice și caracteristicile morfometrice (dimensiune și formă) ale fiecărei celule hematopoietice din eșantionul de măduvă osoasă al pacientului cu cele din măduva osoasă sănătoasă, generând un scor care reflectă severitatea bolii.
Neoplasmele mielodisplazice (MDS) sunt o formă de cancer de sânge care afectează de obicei adulții în vârstă. Aproape o treime dintre pacienți progresează către un cancer mai agresiv numit leucemie mieloidă acută. Pacienții cu MDS trebuie să efectueze biopsii frecvente pentru a identifica semnele de remisie sau deteriorare a bolii.
„Este în esență o boală cronică și progresivă”, a declarat Dr. Sanjay Patel, șef clinic al hematopatologiei și profesor asociat de patologie și medicină de laborator la Weill Cornell Medicine. „Cu metodele actuale folosite de patologii pentru a evalua mostrele MDS, există câteva cazuri clare și multe zone de incertitudine.”
Construind pe baza lucrărilor anterioare utilizând AI pentru a dezvolta imagini mai detaliate ale măduvei osoase umane, Dr. Patel și colaboratorul său, Dr. David Redmond, profesor asistent de biologie computațională în medicină la Weill Cornell Medicine, au dezvoltat o metodă nouă folosind mostre de pacienți complet deidentificate, care ar putea oferi mai multă claritate pentru pacienții cu MDS și medicii lor.
„Folosind AI pentru a ne ajuta să analizăm arhitectura spațială a măduvei osoase, folosind teste de laborator larg disponibile, ne permite să îmbunătățim capacitatea de a evalua prognostic pacienții și poate chiar să îi triem pentru terapii de precizie”, a spus Dr. Redmond.
Scorul MDS-Microarchitectural Perturbation Score (MDS-MAPS) clasifică mostrele pacienților pe baza a 82 de caracteristici asociate cu țesutul normal și diferitele subtipuri genetice de MDS. Instrumentul folosește mostre colectate în mod obișnuit, protocoale de colorare a țesutului și tehnologii de imagistică care ar putea fi implementate în majoritatea departamentelor și laboratoarelor de patologie ale spitalelor.
„Putem genera o valoare MDS-MAPS pentru un pacient la diagnosticare și urmări cum se schimbă în timp”, a spus Dr. Patel, care este de asemenea hematopatolog practician la NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.
Scorurile mai mici indică faptul că eșantionul este mai asemănător țesutului sănătos, iar scorurile mai mari indică schimbări mai mari legate de boală. Aceștia au demonstrat, folosind modelare computerizată, că instrumentul poate clasifica mai bine starea bolii pacienților decât metodele actuale.
„Reducem ceva foarte complex la o valoare numerică”, a spus Dr. Patel. „Este mai ușor pentru un pacient să înțeleagă dacă scorul său tinde în direcția bună sau proastă, sau dacă boala sa este mai probabil stabilă.”
Următorul pas va fi validarea instrumentului pe cohorta mai mare de mostre de pacienți și determinarea dacă utilizarea sa îmbunătățește îngrijirea pacienților. Dr. Patel și Dr. Redmond se vor asocia cu Dr. Pinkal Desai, profesor asociat de medicină la Weill Cornell Medicine și hematolog/oncolog la NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center, pentru a studia cum performează instrumentul pe mostrele pacienților cu alte forme de MDS și condiții precursori recunoscute din ce în ce mai mult.
„Pacienții cu MDS și condiții precursori asociate au multe mutații ca parte a biologiei bolii, iar semnătura moleculară a fiecărui pacient este diferită”, a spus Dr. Desai. „Ne-am întrebat întotdeauna dacă aceste mutații semnalează un model spațial diferit și dacă aceste modele au un impact în prezicerea modului în care progresează pacienții și răspund la tratamente. Împreună, suntem pregătiți să valorificăm tehnologia pentru a răspunde la întrebări clinice din lumea reală.”
Cercetarea oferă, de asemenea, noi indicii despre cum mutațiile într-un gen supresor al tumorilor numit TP53 pot contribui la dezvoltarea și progresia MDS. Studiile anterioare realizate de Dr. Redmond și Dr. Shahin Rafii, șef al Diviziei de Medicină Regenerativă la Weill Cornell Medicine, au cartografiat arhitectura măduvei osoase sănătoase. Studiul actual a arătat că aceeași arhitectură de bază este prezentă în măduva osoasă umană și că, pe măsură ce MDS progresează, celulele stem din măduva osoasă devin din ce în ce mai deplasate.
Dr. Redmond a explicat că, în țesutul sănătos, vasele de sânge din măduva osoasă ajută la hrănirea celulelor stem din măduva osoasă care ulterior se dezvoltă în celule sanguine și celule ale sistemului imunitar. Însă un receptor, CXCR4, care facilitează aceste interacțiuni de susținere, este redus în celulele stem din pacienții cu MDS, în special la cei cu mutații TP53.
Aflarea mai multor informații despre aceste interacțiuni ar putea conduce la terapii țintite menite să schimbe expresia genelor sau să ajute la restabilirea arhitecturii normale și a interacțiunilor celulă-celulă în măduva osoasă.
Informațiile ar putea ajuta, de asemenea, la rafinarea metodelor utilizate de patologii pentru a monitoriza pacienții, în cazul acestei și altor condiții similare ale măduvei osoase, a adăugat Dr. Patel.
