Исследователи из Женевского университета (UNIGE) определили ключевые факторы, влияющие на способность опухолевых клеток к миграции. На основе этих данных была создана система искусственного интеллекта «MangroveGS», которая с высокой точностью прогнозирует вероятность образования вторичных очагов болезни. Результаты работы, опубликованные в журнале «Cell Reports», могут изменить подходы к назначению терапии и снизить частоту избыточного лечения.
Ариэль Руис и Альтаба, профессор медицинского факультета UNIGE, полагает, что онкологические заболевания следует рассматривать как искаженную форму биологического развития. Согласно этой концепции, в клетках повторно активируются программы, которые в норме работают только у эмбрионов. Развитие опухоли подчиняется определенным правилам, и понимание этой логики позволяет выявить клетки, готовые отделиться от основного новообразования.
Метастазирование – главная причина смертности при раке кишечника, легких и молочной железы. Диагностику осложняет то, что к моменту обнаружения клеток в кровеносной системе болезнь часто переходит в агрессивную фазу. Биологам долго не удавалось найти конкретную мутацию, ответственную за этот процесс. В ходе эксперимента ученые изолировали и клонировали клетки опухолей, а затем проследили их поведение в живых тканях и лабораторных условиях.
Выяснилось, что риск распространения рака зависит не от одного гена, а от активности целых групп генов и их взаимодействия. Эти сигнатуры легли в основу алгоритма «MangroveGS». Система анализирует сотни показателей одновременно, что делает ее устойчивой к индивидуальным особенностям организма.
Точность прогноза метастазов и рецидивов составила около 80%, что выше показателей существующих диагностических методов. Генетические маркеры, найденные при изучении рака толстой кишки, оказались применимы для оценки рисков при опухолях желудка, легких и молочной железы. Технология позволяет обрабатывать данные секвенирования РНК непосредственно из больничных образцов ткани.
Внедрение такой системы в практику позволит избежать агрессивного лечения для пациентов с низким риском, избавив их от лишних побочных эффектов и расходов. В то же время врачи смогут вовремя усилить терапию для тех, кто в ней действительно нуждается. Новый метод также позволит точнее отбирать участников для клинических испытаний препаратов, повышая их статистическую мощность и адресную эффективность.
