В мире

ИИ PERCEPTION обучили прогнозировать реакцию на лечение рака

Новая эра в лечении рака: ИИ PERCEPTION прогнозирует эффективность терапии

Автор: Анастасия Грицова

18 апреля 2024

Фото: © A. Krivonosov

В медицине началась новая эра благодаря разработке инструментом искусственного интеллекта PERCEPTION, способного предсказывать реакцию пациентов на антираковые препараты с уникальной точностью до каждой клетки опухоли. Как сообщает Центральная Служба Новостей, это открытие, опубликованное в журнале Nature Cancer, может кардинально изменить подход к лечению рака, делая его максимально персонализированным.

PERCEPTION, расшифровывающийся как Personalized Single-Cell Expression-Based Planning for Treatments in Oncology, использует данные транскриптомики, включающие информацию о РНК, производимой активными генами. Этот метод дает возможность более глубоко анализировать, как именно раковые клетки реагируют на лекарства, и предсказывать возможное развитие устойчивости к терапии.

Инструмент был создан для обработки ограниченных данных по отдельным клеткам, полученных в клинической практике. Используя технологию трансферного обучения, исследователи первоначально обучили модели на основе обширной базы данных генной экспрессии, затем дополнили их данными о конкретных клетках. Проведенная валидация показала, что PERCEPTION успешно предсказывает эффективность как монотерапии, так и комбинированного лечения в реальных клинических условиях на примере множественной миеломы, рака молочной железы и рака легких. В каждом из случаев инструмент верно классифицировал пациентов на реагирующих и не реагирующих на препараты.

Особенно в случае рака легких PERCEPTION смог заметить, как в процессе лечения у пациентов развивается устойчивость к препаратам. Хотя использование инструмента еще не стало стандартом в клиниках, результаты исследования подтверждают, что данные, полученные на уровне отдельных клеток, могут стать ключом к более эффективной борьбе с раком. Ученые надеются, что дальнейшее внедрение этой технологии позволит собрать больше данных для его улучшения и адаптации к широкому клиническому применению.