Для разработки эффективных таргетных методов лечения рака учёным необходимо выделить генетические и фенотипические характеристики раковых клеток как внутри одной опухоли, так и между разными опухолями, поскольку эти различия влияют на реакцию опухолей на лечение.
Часть этой работы требует глубокого понимания молекул РНК или белков, которые экспрессирует каждая раковая клетка, её местоположения в опухоли и того, как она выглядит под микроскопом.
Традиционно учёные рассматривали один или несколько из этих аспектов по отдельности, но теперь появился новый инструмент глубокого обучения — искусственный интеллект CellLENS (Cell Local Environment and Neighborhood Scan). Он объединяет все три области, используя комбинацию свёрточных нейронных сетей и графовых нейронных сетей для создания комплексного цифрового профиля каждой клетки. Это позволяет системе группировать клетки со схожей биологией — эффективно разделяя даже те, которые кажутся очень похожими по отдельности, но ведут себя по-разному в зависимости от окружения.
Исследование, опубликованное недавно в Nature Immunology, описывает результаты сотрудничества между исследователями из Массачусетского технологического института (MIT), Гарвардской медицинской школы, Йельского университета, Стэнфордского университета и Университета Пенсильвании. Руководил работой Бокай Чжу, постдок из MIT и член Института Броуда MIT и Гарварда, а также Института Рагона MGH, MIT и Гарварда.
Чжу объясняет влияние этого нового инструмента: «Изначально мы бы сказали: „О, я нашёл клетку. Это Т-клетка“. Используя тот же набор данных, применяя CellLENS, теперь я могу сказать: „Это Т-клетка, и она в данный момент атакует определённую границу опухоли у пациента“».
«Я могу использовать существующую информацию, чтобы лучше определить, что такое клетка, какова субпопуляция этой клетки, что эта клетка делает и каков потенциальный функциональный результат этой клетки. Этот метод может быть использован для выявления нового биомаркера, который предоставляет специфическую и подробную информацию о поражённых клетках, позволяя разрабатывать более целенаправленные методы лечения».
Это критически важный шаг вперёд, поскольку современные методологии часто упускают важную молекулярную или контекстуальную информацию. Например, иммунотерапия может быть направлена на клетки, которые существуют только на границе опухоли, что ограничивает её эффективность. Используя глубокое обучение, исследователи могут обнаруживать множество различных слоёв информации с помощью CellLENS, включая морфологию и пространственное расположение клетки в ткани.
При применении к образцам из здоровой ткани и нескольким типам рака, включая лимфому и рак печени, CellLENS обнаружила редкие подтипы иммунных клеток и показала, как их активность и расположение связаны с процессами заболевания, такими как инфильтрация опухоли или подавление иммунитета.
Эти открытия могут помочь учёным лучше понять, как иммунная система взаимодействует с опухолями, и проложить путь к более точной диагностике рака и иммунотерапии.
«Я чрезвычайно воодушевлён потенциалом новых инструментов искусственного интеллекта, таких как CellLENS, которые помогут нам более целостно понять аномальное клеточное поведение в тканях», — говорит соавтор Алекс К. Шалек, директор Института медицинской инженерии и науки (IMES), профессор J. W. Kieckhefer в IMES и химии, а также внештатный член Института Коха интегративных исследований рака в MIT, а также член Института Броуда и Института Рагона. «Мы можем теперь измерять огромный объём информации об отдельных клетках и их тканевом контексте с помощью передовых мультиомных анализов. Эффективное использование этих данных для определения новых терапевтических направлений является критически важным шагом в разработке улучшенных вмешательств. В сочетании с правильными входными данными и тщательной последующей валидацией такие инструменты обещают ускорить нашу способность положительно влиять на здоровье и благополучие человека».
Вопросы:
1. Какие проблемы решает новый инструмент CellLENS в контексте персонализированной медицины и лечения рака?
Ответ:
CellLENS решает проблему выделения генетических и фенотипических характеристик раковых клеток, что необходимо для разработки эффективных таргетных методов лечения. Инструмент объединяет анализ молекул РНК и белков, местоположения клеток в опухоли и их морфологии для создания комплексного цифрового профиля каждой клетки. Это позволяет группировать клетки со схожей биологией и выявлять редкие подтипы иммунных клеток.
2. Какие методы и технологии использует CellLENS для анализа клеток?
Ответ:
CellLENS использует комбинацию свёрточных нейронных сетей и графовых нейронных сетей для анализа клеток. Это позволяет системе обрабатывать и объединять данные о молекулах РНК и белках, местоположении клеток в опухоли и их морфологии.
3. Какие потенциальные преимущества может предоставить использование CellLENS в иммунотерапии?
Ответ:
Использование CellLENS может помочь учёным лучше понять взаимодействие иммунной системы с опухолями. Это может привести к более точной диагностике рака и разработке более целенаправленных методов лечения, включая иммунотерапию. Инструмент позволяет обнаруживать редкие подтипы иммунных клеток и анализировать их активность и расположение в ткани, что может помочь оптимизировать иммунотерапевтические подходы.
4. Какие типы рака были исследованы с использованием CellLENS, и какие результаты были получены?
Ответ:
CellLENS был применён к образцам из здоровой ткани и нескольким типам рака, включая лимфому и рак печени. Инструмент обнаружил редкие подтипы иммунных клеток и показал, как их активность и расположение связаны с процессами заболевания, такими как инфильтрация опухоли или подавление иммунитета.
5. Какие перспективы открывает использование CellLENS для разработки новых терапевтических направлений?
Ответ:
Использование CellLENS открывает перспективы для разработки новых терапевтических направлений путём эффективного использования данных о клетках и их тканевом контексте. Это может ускорить способность положительно влиять на здоровье и благополучие человека, особенно в контексте персонализированной медицины и лечения рака.