Блог

Aug 06, 2023

Университет Висконсина

Благодаря алгоритмам машинного обучения короткие фрагменты ДНК, плавающие в кровотоке онкологических больных, могут помочь врачам диагностировать конкретные виды рака и выбирать наиболее эффективное лечение.

Благодаря алгоритмам машинного обучения короткие фрагменты ДНК, плавающие в кровотоке больных раком, могут помочь врачам диагностировать конкретные виды рака и выбирать наиболее эффективное лечение для пациента. Новая методика анализа, созданная исследователями из Университета Висконсин-Мэдисон и недавно опубликованная в журнале Annals of Oncology, совместима с оборудованием для тестирования «жидкой биопсии», уже одобренным в США и используемым в онкологических клиниках. Это может ускорить путь нового метода к помощи пациентам. Жидкостная биопсия предполагает простой забор крови вместо взятия кусочка раковой ткани из опухоли с помощью иглы. «Жидкостная биопсия гораздо менее инвазивна, чем биопсия ткани, что в некоторых случаях может быть даже невозможно сделать, в зависимости от того, где находится опухоль пациента», — говорит Марина Шарифи, профессор медицины и онколог Медицинской школы Университета Вашингтона в Мэдисоне. Здравоохранение. «Гораздо проще делать их несколько раз в течение болезни пациента, чтобы контролировать состояние рака и его реакцию на лечение». Раковые опухоли по мере роста выделяют в кровоток генетический материал, называемый бесклеточной ДНК. Но не все части ДНК раковой клетки могут исчезнуть. Клетки хранят часть своей ДНК, свертывая ее в защитные шарики, называемые гистонами. Они разворачивают секции для доступа к частям генетического кода по мере необходимости. Кайл Хельцер, ученый-биоинформатик из Университета Вашингтона в Мэдисоне, говорит, что части ДНК, содержащие гены, которые часто используют раковые клетки, чаще разворачиваются и, следовательно, с большей вероятностью фрагментируются. «Мы используем это более широкое распределение этих областей среди клеток. свободная ДНК для идентификации типов рака», — добавляет Хельцер, который также является соавтором исследования вместе с Шарифи и ученым Джейми Спергером. Исследовательская группа, возглавляемая старшими авторами Университета Висконсина в Мэдисоне Шуаном (Джорджем) Чжао, профессором онкологии человека, и Джошуа Лангом, профессором медицины, использовала фрагменты ДНК, обнаруженные в образцах крови в ходе прошлого исследования почти 200 пациентов (некоторые с болезнью, некоторые с без рака), а также новые образцы, собранные у более чем 300 пациентов, проходивших лечение от рака молочной железы, легких, простаты или мочевого пузыря в Университете штата Вашингтон в Мэдисоне и других исследовательских больницах, входящих в Консорциум по исследованию рака Big Ten. Учёные разделили каждую группу образцов на две. Одна часть была использована для обучения алгоритма машинного обучения выявлению закономерностей среди фрагментов внеклеточной ДНК, относительно уникальных отпечатков пальцев, специфичных для различных типов рака. Другую часть они использовали для проверки обученного алгоритма. Алгоритм превысил 80-процентную точность, переводя результаты жидкой биопсии как в диагноз рака, так и в конкретные типы рака, поражающие пациента. Кроме того, подход машинного обучения позволил отличить два подтипа рака простаты: наиболее распространенную версию, аденокарциному, и быстропрогрессирующий вариант, называемый нейроэндокринным раком простаты (NEPC), который устойчив к стандартным подходам к лечению. Поскольку НЭПК часто трудно отличить от аденокарциномы, но он требует агрессивных действий, он ставит в затруднительное положение таких онкологов, как Ланг и Шарифи. «В настоящее время единственный способ диагностировать НЭПК — это пункционная биопсия участка опухоли, и с помощью этого подхода может быть трудно получить окончательный ответ, даже если у нас есть высокие клинические подозрения на НЭПК», — говорит Шарифи. «Жидкая биопсия имеет преимущества, — добавляет Спергер, — в том, что вам не нужно знать, на каком участке опухоли проводить биопсию, и пациенту гораздо легче получить стандартный анализ крови». Образцы крови были обработаны с использованием технологии бесклеточного секвенирования ДНК, продаваемой компанией Integrated DNA Technologies из Айовы. Использование стандартных панелей, подобных тем, которые сейчас используются в клинике, является отходом, который может сократить время и стоимость тестирования, от других методов «фрагментомного» анализа ДНК рака в образцах крови. «Большинство коммерческих панелей были разработаны вокруг наиболее важных генов рака, которые указывают на определенные лекарства для лечения, и они секвенируют эти избранные гены», — говорит Чжао. «Мы показали, что можем использовать те же самые панели и те же целевые гены, чтобы изучить фрагментомику внеклеточной ДНК в образце крови и определить тип рака, который есть у пациента». Группа по изучению циркулирующих биомаркеров и биообразцов онкологического центра Университета Висконсина в Карбоне внесла свой вклад в сбор сотен образцов пациентов для исследования.