Ultra-osjetljiva tehnologija tekuće biopsije otkriva rak prije standardnih metoda
Posljednji pregledao: 14.06.2024
Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Metoda koja koristi umjetnu inteligenciju za otkrivanje DNK tumora u krvi pokazala je neviđenu osjetljivost u predviđanju recidiva raka, prema studiji koju su vodili znanstvenici s Weill Cornell Medical School, NewYork-Presbyterian, New York Genome Center (NYGC) i Memorijal Sloan Kettering (MSK). Nova tehnologija ima potencijal poboljšati liječenje raka vrlo ranim otkrivanjem recidiva i pomnim praćenjem odgovora tumora na terapiju.
U studiji objavljenoj 14. Lipnja u časopisu Nature Medicine, istraživači su pokazali da su uspjeli istrenirati model strojnog učenja, vrstu platforme umjetne inteligencije, za otkrivanje cirkulirajuće DNK tumora (ctDNA) na temelju podataka sekvenciranja DNK pacijenta krvne pretrage s vrlo visokom osjetljivošću i preciznošću. Uspješno su demonstrirali tehnologiju kod pacijenata s rakom pluća, melanomom, rakom dojke, rakom debelog crijeva i prekanceroznim polipima debelog crijeva.
"Uspjeli smo postići značajna poboljšanja u omjeru signala i šuma, što nam je omogućilo, na primjer, otkrivanje recidiva raka mjesecima ili čak godinama prije standardnih kliničkih metoda", rekao je koautor studije dr. Dan Landau, profesor medicine na Odjelu za hematologiju i medicinsku onkologiju na Medicinskom fakultetu Weill Cornell i temeljni član Centra za genom New Yorka.
Koautor studije i prvi autor bio je dr. Adam Widman, postdoktorand u Landauovom laboratoriju koji je također onkolog dojke u MSK-u. Ostali prvi autori bili su Minita Shah s NYGC-a, dr. Amanda Friedendahl sa Sveučilišta Aarhus i Daniel Halmos s NYGC-a i Weill Cornell Medical School.
Tehnologija tekuće biopsije dugo nije mogla ostvariti svoj veliki potencijal. Većina postojećih pristupa cilja na relativno male skupove mutacija povezanih s rakom koje su često prerijetke u krvi da bi se pouzdano otkrile, što dovodi do podcjenjivanja recidiva raka.
Prije nekoliko godina dr. Landau i njegovi kolege razvili su alternativni pristup koji se temelji na sekvenciranju cijelog genoma DNK u uzorcima krvi. Pokazali su da se na ovaj način može prikupiti puno više "signala", što omogućuje osjetljiviju i logistički lakšu detekciju DNK tumora. Od tada ovaj pristup sve više prihvaćaju razvijači tekućih biopsija.
U novoj studiji istraživači su otišli korak dalje, koristeći naprednu strategiju strojnog učenja (sličnu onoj koja se koristi u popularnim AI aplikacijama kao što je ChatGPT) za otkrivanje suptilnih uzoraka u slijedu podataka, posebno za razlikovanje uzoraka koji ukazuju na prisutnost raka, iz obrazaca koji ukazuju na pogreške sekvenciranja i druge "buke".
U jednom testu, istraživači su uvježbali svoj sustav, koji su nazvali MRD-EDGE, da prepozna mutacije tumora specifične za pacijenta kod 15 pacijenata s rakom debelog crijeva. Nakon operacije i kemoterapije, sustav je na temelju krvnih podataka predvidio da njih devet i dalje ima rak. Kod pet od ovih pacijenata recidiv je kasnije otkriven nekoliko mjeseci kasnije manje osjetljivim metodama. Međutim, nije bilo lažno negativnih rezultata: niti jedan od pacijenata koje je MRD-EDGE smatrao bez tumorske DNK nije doživio recidiv tijekom razdoblja studije.
MRD-EDGE je pokazao sličnu osjetljivost u studijama pacijenata s ranim stadijem raka pluća i trostruko negativnim rakom dojke, rano otkrivajući sve osim jednog recidiva i prateći status tumora tijekom liječenja.
Istraživači su pokazali da MRD-EDGE može otkriti čak i mutiranu DNK iz prekanceroznih adenoma debelog crijeva, polipa iz kojih se razvija rak debelog crijeva.
"Nije bilo jasno mogu li ti polipi osloboditi detektabilnu ctDNA, tako da je ovo značajan napredak koji bi mogao ukazati na buduće strategije usmjerene na otkrivanje prekanceroznih promjena", rekao je dr. Landau, koji je također član Sandra and Edward Meyer Cancer Center na Weill Cornell Medical School i kao hematolog-onkolog na NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.
Konačno, istraživači su pokazali da čak i bez prethodne obuke o podacima sekvenciranja tumora pacijenata, MRD-EDGE može otkriti imunoterapijske odgovore kod pacijenata s melanomom i rakom pluća tjednima prije otkrivanja pomoću standardnog rendgenskog snimanja.
"Općenito, MRD-EDGE zadovoljava veliku potrebu i uzbuđeni smo zbog njegovog potencijala i surađujemo s industrijskim partnerima kako bismo ga pokušali približiti pacijentima", rekao je dr. Landau.