Din cuprinsul articolului
Oamenii de știință americani au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) bazat pe factori epigenetici care este capabil să prezică cu succes rezultatele pacienților în mai multe tipuri de cancer.
O echipă de specialişti de la Centrul oncologic UCLA Health Jonsson Comprehensive a descoperit că, examinând modelele de expresie genetică ale factorilor epigenetici – factori care influențează modul în care genele sunt activate sau dezactivate – în tumori, au putut să le clasifice în grupuri distincte pentru a prezice rezultatele pacienților în diferite tipuri de cancer mai bine decât instrumentele tradiționale, cum ar fi gradul și stadiul bolii cancerului.
Potrivit datelor publicate în revista Communications Biology, cercetătorii vor putea să pună bazele unor terapii țintite care vizează reglarea factorilor epigenetici în terapia cancerului, cum ar fi acetiltransferazele histonice și remodelatorii de cromatină SWI/SNF.
Înțelegerea acestor diferențe între tumori ar putea indica motivele pentru care unii pacienți răspund diferit la tratamente și de ce rezultatele lor variază.
În timp ce studiile anterioare au arătat că mutațiile în genele care codifică factorii epigenetici pot afecta predispoziția la cancer a unui individ, se cunosc puține lucruri despre modul în care nivelurile acestor factori influențează evoluția cancerului. „Acoperirea acestor lacune este esențială pentru a înțelege pe deplin modul în care epigenetica afectează rezultatele pacienților”, notează prof. Coller.
24 de tipuri de cancer la adulți
Echipa a urmărit să afle dacă există o relație între modelele epigenetice și rezultatele clinice. carcinomul renal cu celule clare, glioamele cerebrale de grad inferior, carcinomul hepatocelular și adenocarcinomul. Astfel, cercetătorii au analizat modelele de expresie a 720 de factori epigenetici pentru a clasifica tumorile din 24 de tipuri diferite de cancer în grupuri distincte, potrivit sursei citate de 360medical.ro.
Dintre cele 24 de tipuri de cancer la adulți, echipa a constatat că, pentru 10 dintre ele, grupurile au fost asociate cu diferențe semnificative în privința rezultatelor pacienților, inclusiv supraviețuirea fără progresie, supraviețuirea specifică bolii și supraviețuirea generală.
Acest lucru a fost valabil în special pentru carcinomul adrenocortical (cancerul adrenal), carcinomul renal cu celule clare, glioamele cerebrale de grad inferior, carcinomul hepatocelular și adenocarcinomul pulmonar, unde diferențele au fost semnificative pentru toate măsurătorile de supraviețuire.
Grupurile cu rezultate slabe au avut tendința de a avea un stadiu mai înalt al cancerului, dimensiuni mai mari ale tumorii sau indicatori de răspândire mai severă.
Eficacitatea de prognostic a factorului epigenetic
Echipa de cercetători a folosit nivelurile de expresie genetică a factorilor epigenetici pentru a antrena și testa un model de inteligență artificială cu scopul de a prezice rezultatele pacienților.
Modelul a fost conceput special pentru a prezice ce s-ar putea întâmpla în cazul celor cinci tipuri de cancer care prezentau diferențe semnificative în ceea ce privește măsurătorile de supraviețuire.
Astfel, s-a constatat că modelul a putut împărți cu succes pacienții cu aceste cinci tipuri de cancer în două grupuri: unul cu o șansă semnificativ mai mare de rezultate mai bune și altul cu o șansă mai mare de rezultate mai slabe.
De asemenea, cercetătorii au observat că genele cele mai importante pentru modelul de inteligență artificială s-au suprapus semnificativ cu semnătura genelor care definesc grupurile.
Autorii spun că modele similare bazate pe factori epigenetici ar putea fi generate pentru cancerele pediatrice pentru a vedea ce factori influențează procesul de luare a deciziilor în comparație cu modelele construite pe cancere adulte.
Potrivit acestora, cercetarea ar putea oferi informațiile de bază necesare pentru crearea unor modele AI similare care ar putea fi generate prin intermediul unor liste de factori epigenetici de prognostic disponibile public.
