Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
Недавно в издании Cancer Discovery был опубликован материал о разработке модели глубокого машинного обучения (ИИ), прогнозирующей химиорезистентность при терапии онкозаболеваний.
Механизм работы препаратов при химиотерапии подразумевает нарушение синтеза ДНК в раковых клетках, склонных к быстрой пролиферации. Резистентность к химиопрепаратам формируется благодаря различным мутациям, а расчёт такой вероятности требует сложнейшего анализа, затрагивающего множество факторов. Кроме того, генетическое влияние в отношении химиорезистентности во многом не изучено. Именно поэтому, специалисты сосредоточились на возможностях ИИ в этом вопросе.
Учёные проанализировали более 700 генов, клинически значимых для классификации опухолей. Совместив результаты анализа с уже имеющейся информацией об ответе онкоклеток на химиотерапию, исследователи задали старт обучению модели ИИ.
Проанализировав массив данных, алгоритм выявил 41 молекулярный ансамбль, объединяющий изменения в сотнях генов и охватывающий транскрипцию, репарацию, контрольные точки клеточного цикла и передачу сигналов роста. По сути, модель определила генетические мутации белков, регулирующих чувствительность к препаратам, что позволяет строить точные прогнозы в отношении резистентности к терапии.
В процессе исследования, алгоритм протестировали на модели рака шейки матки. ИИ успешно спрогнозировал параметры опухолевого ответа на препарат цисплатин и факторы эффективности лечения. Ключевая особенность нового алгоритма — умение интерпретировать полученную информацию, что потенциально повысит возможности этой системы, и позволит лучше изучить патофизиологию феномена химиорезистентности.
AACR Journals
Cancer mutations converge on a collection of protein assemblies to predict resistance to replication stress
Комментарии (0)