Cercetătorii au folosit inteligența artificială (AI) pentru a estima activitatea a mii de gene din tumori pe baza imaginilor colectate în mod obișnuit din biopsiile tumorale. Abordarea ar putea ghida tratamentul fără teste genomice costisitoare.
Pentru a determina tipul și gravitatea unui cancer, patologii analizează de obicei la microscop felii subțiri dintr-o biopsie tumorală. Dar pentru a afla ce modificări genomice determină creșterea tumorii – informații care pot ghida modul în care aceasta este tratată – oamenii de știință trebuie să efectueze secvențierea genetică a ARN-ului izolat din tumoră, un proces care poate dura săptămâni și costă mii de euro.
Acum, cercetătorii de la spitalul universitar Stanford au dezvoltat un program bazat pe inteligență artificială (AI) care poate estima activitatea a mii de gene din celulele tumorale doar pe baza imaginilor microscopice standard ale biopsiei.
Instrumentul, descris online, într-un articol apărut pe 14 noiembrie în revista Nature Communications, a fost creat folosind date de la peste 7.000 de probe tumorale diverse. Echipa a arătat că ar putea utiliza imagini de biopsie colectate în mod obișnuit pentru a estima variațiile genetice în cancerele de sân și rezultatele pacienților.
„Acest tip de software ar putea fi utilizat pentru a identifica rapid semnăturile genetice în tumorile pacienților, accelerând luarea deciziilor clinice și economisind mii de euro sistemului de sănătate”, a declarat într-un comunicat al universității, Olivier Gevaert, profesor de știința datelor biomedicale și autorul principal al lucrării.
Impulsionat de genomică
Clinicienii au ghidat din ce în ce mai mult selecția tratamentelor pentru cancer – inclusiv chimioterapii, imunoterapii și terapii pe bază de hormoni – pe care să le recomande pacienților nu doar pe baza organului pe care îl afectează cancerul, ci și a genelor pe care tumora le utilizează pentru a-și alimenta creșterea și răspândirea (metastazele).
Activarea sau dezactivarea anumitor gene ar putea face o tumoră mai agresivă, mai susceptibilă de a face metastaze sau mai susceptibilă sau mai puțin susceptibilă de a răspunde la anumite medicamente.
Însă, accesarea acestor informații necesită adesea o secvențiere genomică costisitoare și care necesită mult timp.
Știind că activitatea genelor din celulele individuale poate modifica aspectul acestor celule în moduri care sunt adesea imperceptibile pentru ochiul uman, echipa a apelat la AI pentru a găsi aceste modele.
Cercetătorii au început cu 7.584 de biopsii din 16 tipuri diferite de cancer. Fiecare biopsie a fost feliată în secțiuni subțiri și pregătită folosind o metodă cunoscută sub numele de colorare cu hematoxilină și eozină, care este standardul pentru vizualizarea aspectului general al celulelor canceroase. De asemenea, au fost disponibile informații privind transcriptomul cancerelor, adică genele pe care celulele le utilizează în mod activ.
Noul program de inteligență artificială, SEQUOIA, poate analiza o imagine microscopică de la o biopsie tumorală (stânga, violet) și poate determina rapid ce gene sunt probabil activate și dezactivate în celulele pe care le conține (expresia genelor prezentată în nuanțe de roșu și albastru în dreapta). Credit: Emily Moskal, Stanford Medicine, 15 noiembrie 2024
Un model funcțional
După ce laboratorul a integrat noile biopsii de cancer, precum și alte seturi de date, inclusiv date transcriptomice și imagini de la mii de celule sănătoase, programul AI – pe care l-au numit SEQUOIA (slide-based expression quantification using linearized attention/cuantificarea expresiei pe bază de diapozitive utilizând atenția liniară) – a fost capabil să estimeze modelele de expresie a mai mult de 15.000 de gene diferite din imaginile colorate.
Pentru unele tipuri de cancer, activitatea genelor indicată de AI a avut o corelație de peste 80% cu datele reale privind activitatea genelor. În general, cu cât mai multe eșantioane dintr-un anumit tip de cancer au fost incluse în datele inițiale, cu atât mai bune au fost performanțele modelului pentru acel tip de cancer.
„A fost nevoie de un număr de iterații ale modelului pentru a ajunge în punctul în care am fost mulțumiți de performanță”, a precizat prof. Gevaert. „Dar, în cele din urmă, pentru unele tipuri de tumori, (AI) a ajuns la un nivel la care poate fi util în clinică”.
Cercetătorul a subliniat faptul că medicii adesea nu se uită la gene una câte una pentru a lua decizii clinice, ci la semnături genetice care includ sute de gene diferite. De exemplu, multe celule canceroase activează aceleași grupuri de sute de gene legate de inflamație sau sute de gene legate de creșterea celulară. În comparație cu performanța sa de a estima expresia genelor individuale, SEQUOIA a fost chiar mai precis în a indica dacă astfel de programe genomice mari au fost activate.
Pentru a face datele accesibile și ușor de interpretat, cercetătorii au programat SEQUOIA pentru a afișa rezultatele genetice sub forma unei hărți vizuale a biopsiei tumorii, permițând oamenilor de știință și clinicienilor să vadă cum variațiile genetice ar putea fi distincte în diferite zone ale unei tumori.
Estimarea rezultatelor la pacienți
Pentru a testa utilitatea SEQUOIA pentru luarea deciziilor clinice, prof. Gevaert și colegii săi au identificat gene ale cancerului de sân pentru care modelul ar putea estima cu exactitate expresia și care sunt deja utilizate în testele genomice comerciale pentru cancerul de sân. (Testul MammaPrint aprobat de Administrația americană pentru alimente și medicamente/FDA, de exemplu, analizează nivelurile a 70 de gene legate de cancerul de sân pentru a oferi pacienților un scor al riscului de recidivă a cancerului lor).
„Cancerul de sân are o serie de semnături genetice foarte bine studiate care s-au dovedit în ultimul deceniu a fi foarte corelate cu răspunsurile la tratament și cu rezultatele pacienților”, a precizat prof. Gevaert. „Acest lucru l-a făcut un caz de testare ideal pentru modelul nostru”.
Echipa a demonstrat că SEQUOIA poate furniza același tip de scor de risc genomic ca MammaPrint, doar prin imagini colorate ale biopsiilor tumorale. Rezultatele au fost repetate pe mai multe grupuri diferite de paciente cu cancer de sân. În fiecare caz, pacientele identificate de SEQUOIA ca având un risc ridicat au avut rezultate mai proaste, cu rate mai mari de recidivă a cancerului și o perioadă mai scurtă de timp înainte ca boala să recidiveze.
Modelul AI nu poate fi încă utilizat într-un cadru clinic, întrucât trebuie să fie testat în studii clinice și să fie autorizat de agențiile de reglementare din domeniul sănătății înainte de a fi utilizat în ghidarea deciziilor de tratament.
Cercetătorii de la Stanford îmbunătățesc în prezent algoritmul și studiază potențialele sale aplicații. În viitor, spun cercetătorii, SEQUOIA ar putea reduce nevoia de teste de expresie genetică costisitoare.
„Am arătat cât de util ar putea fi acest lucru pentru cancerul de sân, iar acum îl putem folosi pentru toate tipurile de cancer și să analizăm orice semnătură genetică existentă”, a indicat prof. Gevaert. „Este o sursă cu totul nouă de date pe care nu o aveam înainte”.
Oamenii de știință de la Roche Diagnostics au fost, de asemenea, autori ai lucrării.