Ученые открыли пять типов раковых клеток в одной опухоли с помощью ИИ

Международная команда исследователей сделала важное открытие в области онкологии, выявив, что одна опухоль может включать до пяти различных типов раковых клеток. Это стало возможным благодаря новому инструменту, основанному на искусственном интеллекте, результаты работы которого были опубликованы в журнале Cancer Discovery.



Ранее считалось, что раковые образования имеют однородный состав, однако новые данные показывают, что в них могут сосуществовать клетки с различными характеристиками. Некоторые из них могут быстро делиться, другие обладают устойчивостью к лечению, а третьи могут оставаться неактивными, но впоследствии способствовать рецидиву. Особенно наглядно эта разнообразие проявляется в случае тройного негативного рака молочной железы, который представляет собой одну из самых агрессивных форм болезни. Эти опухоли не реагируют на гормональные терапии, так как в них отсутствуют рецепторы к основным гормонам.

ИИ-алгоритм под названием AAnet анализирует активность генов в индивидуальных клетках опухоли и выявляет их общие черты. С его помощью исследователи изучили образцы различных типов рака молочной железы, включая тройной негативный, HER2-позитивный и ER-позитивный. В результате анализа были выделены пять типов клеток, которые ведут себя по-разному: некоторые из них активно метастазируют, другие не реагируют на медикаменты, а третьи связаны с более неблагоприятными прогнозами.

Авторы исследования подчеркивают, что текущие методы лечения предполагают единообразие клеток опухоли. Однако, если среди них имеются такие, что не откликаются на терапию, это может привести к рецидиву. Новая методика не только позволяет выявить эти клетки, но и понять их отличия, что в свою очередь поможет в подборе индивидуальных комбинаций препаратов для более эффективного лечения. Исследователи отметили, что данное открытие может стать шагом к персонализированным методам терапии, где лечение будет адаптировано к уникальному составу опухоли пациента. В дальнейшем ученые планируют протестировать свою технологию на других видах раковых заболеваний.

Читайте также: