Veštačka inteligencija može predvideti ishod pacijenta kod različitih vrsta kancera

Istraživači sa UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center razvili su model veštačke inteligencije (AI), koji se zasniva na tumorskim epigenetičkim faktorima i koji, kako tvrde, može uspešno predvideti ishod pacijenta kod različitih vrsta kancera.

Prateći više vrsta kancera, istraživači su otkrili da proučavanje uzoraka ekspresije tumorskih gena epifactora – epigenetičkih faktora koji utiču na to kako se geni uključuju ili isključuju – omogućava klasifikaciju tumora u različite grupe. Ove grupe omogućavaju timu da bolje predvidi ishod pacijenta kod različitih vrsta kancera u odnosu na tradicionalne mere kao što su stepen kancera i stadijum.

Ovi rezultati, opisani u Communications Biology, takođe postavljaju osnovu za razvoj ciljanih antikancerogenih terapija usmerenih na regulaciju epigenetičkih faktora, kao što su histonski acetiltranfereze i SWI/SNF hromatinske remodelere. „Naše istraživanje pomaže u stvaranju mape sličnih AI modela koji mogu biti generisani kroz javno dostupne liste prognostičkih epigenetičkih faktora“, rekao je prvi autor studije, Michael Cheng, doktorand na programu bioinformatike na UCLA. „Ova mapa pokazuje kako identifikovati određene uticajne faktore u različitim vrstama kancera i sadrži uzbudljiv potencijal za predviđanje specifičnih ciljeva za lečenje kancera“.

Studija je bila vođena od strane Hilary Coller, doktora molekularne, ćelijaske i razvojne biologije i člana UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center-a i Eli and Edythe Broad Center of Regenerative Medicine and Stem Cell Research at UCLA. Rezultati studije su objavljeni u radu pod naslovom „Pan-cancer landscape of epigenetic factor expression predicts tumor outcome“. U svom radu, tim zaključuje: „Naše istraživanje pruža epigenetičku mapu vrsta kancera i postavlja temelj za otkrivanje pan-kancer ciljnih epifactora“.

FAQ

1. Šta su epigenetički faktori?

Epigenetički faktori su proteini i procesi koji omogućavaju uspostavljanje i održavanje različitih stanja, uključujući stanje aktivnosti gena, na istom genomskom lokusu. Ovi faktori uključuju promene u metilaciji DNK, modifikacijama histonskih proteina, dostupnosti hromatina i arhitekturi hromatina.

2. Kako veštačka inteligencija predviđa ishod pacijenta kod kancera?

Veštačka inteligencija koristi podatke o ekspresiji epifactora da obuči i testira model koji može predvideti ishod pacijenta kod kancera. Korišćenjem mašinskog učenja, razvijen je neuronski mrežni model koji je visoko prediktivan za ishode kod određenih vrsta kancera.

3. Kako ovi rezultati mogu uticati na lečenje kancera?

Ova istraživanja pružaju osnovu za razvoj ciljanih antikancerogenih terapija koje regulišu epigenetičke faktore. Razumevanje razlika između tumora kod različitih pacijenata može pomoći u predviđanju ishoda lečenja i identifikaciji specifičnih ciljeva za terapiju. Ovi rezultati takođe otvaraju mogućnost generisanja sličnih modela za pedijatrijske vrste kancera.

4. Kakav je značaj epigenetičkih faktora u razvoju kancera?

Epigenetički faktori igraju važnu ulogu u razvoju i napredovanju kancera. Promene u njihovim nivoima mogu uticati na ishod bolesti i odgovor pacijenata na terapiju. Razumevanje ove veze je od ključnog značaja za razvoj novih strategija lečenja i personalizovane medicine.