Исследователи Западного университета работают над способом использования искусственного интеллекта для прогнозирования реакции пациента на два распространенных химиотерапевтических препарата, используемых для лечения рака груди, – паклитаксел и гемцитабин.
Питер Роган, доктор философии, и группа исследователей, в том числе Стефани Дорман, доктор философии, и Катерина Баранова, бакалавр медицины, из Медицинской школы им. Шулиха в Вестерн & Стоматологи надеются когда-нибудь избавиться от догадок при лечении рака груди с помощью этой техники.
Основываясь на личном генетическом анализе опухолей, пациенты с одним и тем же типом рака могут по-разному реагировать на одно и то же лекарство. В то время как некоторые пациенты хорошо отреагируют и войдут в ремиссию, у других разовьется резистентность к лекарству.
Выявление генетических факторов, которые приводят к резистентности или ремиссии, может помочь в разработке более целенаправленных, индивидуализированных схем лечения с лучшими результатами для пациентов.
"Лечение пациентов методами лечения, которые с наибольшей вероятностью будут успешными, может помочь снизить ненужную токсичность и улучшить общие результаты," сказал Дорман.
Роган и Джоан Кнолл, доктор философии, профессор Schulich Medicine & Стоматология начала с определения стабильного набора генов в 90% опухолей молочной железы в 2012 году.
Начиная с 40 генов, включая несколько стабильных генов, команда затем использовала искусственный интеллект в сочетании с данными из клеточных линий и опухолевой ткани больных раком, которые лечились хотя бы одним из лекарств, чтобы сузить и определить генетические сигнатуры, наиболее важные для определения устойчивости. и ремиссия для каждого лекарства. Их исследование недавно было опубликовано в журнале Molecular Oncology.
Используя данные, исследователи смогли идентифицировать 84% женщин с раком груди, у которых наступила ремиссия в ответ на лекарство паклитаксел. Генетическая подпись, идентифицированная для лекарственного препарата гемцитабин, позволяла прогнозировать ремиссию с использованием сохраненной опухолевой ткани с точностью от 62 до 71 процента.
Теперь, имея эти данные в руках, исследователи работают над дальнейшим уточнением генетических сигнатур и дальнейшим улучшением прогнозов.
"Искусственный интеллект – мощный инструмент для прогнозирования результатов приема лекарств, поскольку он учитывает сумму всех взаимодействующих генов," – сказал Роган, профессор кафедры биохимии, онкологии и информатики Канадского отделения биоинформатики генома и президент Cytognomix Inc. "Если мы сможем использовать эту технологию для улучшения наших знаний о том, какие лекарства использовать, это может улучшить результаты лечения пациентов. Чем раньше мы лечим пациента наиболее эффективным лекарством, тем больше вероятность, что мы сможем эффективно вылечить или, возможно, даже вылечить этого пациента."