Medical card
A bad doctor treats the disease, a good doctor treats the cause of the disease.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Инструмент машинного обучения для лечения онкологических больных

2022-08-28 16:10:58

Может ли лечение иммунотерапией помочь этому больному раком? И если можно, то какое конкретное лечение следует использовать? Эти вопросы регулярно задают себе онкологи. Страховые компании также спрашивают об этом, потому что иммунотерапия стоит дорого. Пациенты спрашивают, может ли этот новый метод лечения спасти им жизнь. Теперь новое исследование профессора Керен Ицхак с медицинского факультета Рут и Брюса Раппапорт в Израильском технологическом институте Технион использует искусственный интеллект для создания простого и недорогого метода ответа на этот вопрос для каждого отдельного пациента. Выводы профессора Ицхака были недавно опубликованы в Nature Communications .



Иммунотерапия – это новейшая разработка в мире лечения рака. Он дал полную ремиссию пациентам, которым нельзя было помочь другими средствами, и уменьшил многие побочные эффекты химиотерапии. Существует множество иммунотерапевтических методов лечения, но они отличаются от нового исследования, поскольку принцип, по которому все они действуют, заключается в стимуляции иммунной системы пациента к атаке опухолевых клеток .


Как иммунная система различает раковые клетки , которые она должна атаковать, и здоровые клетки организма? Чем больше мутаций накопила опухоль, тем больше она отличается от «нормальных» клеток, и поэтому иммунотерапия может быть более эффективной. Эта характеристика называется бременем опухолевых мутаций (TMB). Более высокий TMB означает больше новых мутаций. Метод профессора Ицхака значительно упрощает измерение TMB.


Чтобы измерить ТМБ так, как это делается сейчас, клетки берут из опухоли и их ДНК сравнивают с ДНК здоровых клеток пациента. Профессор Ицхак и ее группа предлагают два изменения в этом процессе.


Первое изменение, уже рассмотренное в ранее опубликованной статье группы, заключается в сравнении молекул РНК, а не молекул ДНК. Это имеет значение, потому что молекулы ДНК содержат весь геном человека, в то время как молекулы РНК представляют собой небольшие части генетического кода, скопированные для использования в качестве инструкций внутри клетки. В своем предыдущем исследовании группа показала, что молекулы РНК также можно использовать для выявления специфических для рака мутаций.


Нововведение в последней статье группы состоит из двух частей: во-первых, устранение необходимости сравнивать РНК из опухоли с ДНК из здоровых клеток. В результате требуется секвенировать меньшее количество генетического материала , поэтому пациенту требуется провести на одну процедуру меньше. Вместо того, чтобы сравнивать генетический материал опухоли с собственным здоровым генетическим материалом пациента, команда профессора Ицхака разработала алгоритм машинного обучения .. Алгоритм был обучен распознавать аберрации здорового генома и отличать их от естественных различий, существующих между людьми. Во-вторых, используя эти предсказания, они смогли рассчитать метрику TMB на основе РНК. Фактически этот метод оказался более эффективным, чем стандартный, при оценке прогнозируемой эффективности иммунотерапии для данного пациента. Считается, что это так, потому что РНК содержит части генома, которые постоянно используются и поэтому могут инициировать иммунный ответ. Мутации в частях генома, которые не используются, с меньшей вероятностью повлияют на работу клетки.


Разработка алгоритма стала возможной благодаря использованию большой существующей базы данных секвенированных РНК больных раком, на которой алгоритм можно было обучить. По сути, лаборатория профессора Ицхака представляет собой вычислительную, «сухую» лабораторию. Вычислительные лаборатории используют большие объемы клинических данных, собранных научным сообществом по всему миру, используя их для новых открытий и разработки новых инструментов для помощи пациентам. Обсуждаемое здесь исследование проводилось под руководством доктора Ротема Кацира и бакалавра наук. студент Ноам Рудберг с факультета компьютерных наук имени Генри и Мэрилин Тауб.


Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)