Ученые использовали искусственный интеллект для распознавания паттернов рака молочной железы – и обнаружили пять новых типов заболеваний, каждый из которых соответствовал различным индивидуальным методам лечения.

Их исследование применило искусственный интеллект и машинное обучение к последовательностям генов и молекулярным данным из опухолей молочной железы, чтобы выявить существенные различия между раками, которые ранее были объединены в один тип.

Новое исследование, проведенное группой из Института исследования рака, Лондон, обнаружило, что два типа были более склонны к иммунотерапии, чем другие, в то время как один из них был более вероятен рецидив тамоксифена.

Исследователи в настоящее время разрабатывают тесты для этих типов рака молочной железы, которые будут использоваться для отбора пациентов для различных лекарств в клинических испытаниях, с целью сделать персонализированную терапию стандартной частью лечения.

Исследователи ранее использовали ИИ таким же образом, чтобы выявить пять различных типов рака кишечника, а онкологи сейчас оценивают их применение в клинических испытаниях.

Цель состоит в том, чтобы применить алгоритм искусственного интеллекта ко многим типам рака и предоставить каждому информацию об их чувствительности к лечению, вероятных путях развития и способах борьбы с лекарственной устойчивостью.

Новое исследование, опубликованное сегодня (пятница) в журнале NPJ Рак молочной железы могло не только помочь в выборе лечения для женщин с раком молочной железы, но и выявить новые лекарственные мишени.

Институт исследования рака (ICR) – благотворительный и исследовательский институт – финансировал само исследование за счет собственных благотворительных пожертвований.

Большинство случаев рака молочной железы развиваются во внутренних клетках, которые выстилают молочные протоки и «питаются» гормонами эстрогеном или прогестероном. Они классифицируются как опухоли «просвета А» и часто имеют лучшие показатели излечения.

Тем не менее, пациенты в этих группах очень по-разному реагируют на стандартное лечение, такое как тамоксифен, или новое лечение, которое необходимо при рецидиве заболевания, такое как иммунотерапия.

Исследователи применили компьютерное программное обеспечение, обученное искусственным интеллектом, к обширному массиву данных о генетике, молекулярной и клеточной структуре первичных просветных опухолей молочной железы А, а также о выживаемости пациентов.

После обучения ИИ смог идентифицировать пять различных типов заболеваний с конкретными схемами реакции на лечение.

У женщин с раковым типом, помеченным как «воспалительный», в опухолях присутствовали иммунные клетки и высокий уровень белка PD-L1, что говорит о том, что они, вероятно, реагируют на иммунотерапию.

У другой группы пациентов были «тройные отрицательные» опухоли, которые не реагируют на стандартное гормональное лечение, но различные показатели указывают на то, что они также могут реагировать на иммунотерапию.

Пациенты с опухолями, которые содержали специфическое изменение в хромосоме 8, имели худшую выживаемость, чем другие группы, при лечении тамоксифеном и имели тенденцию к рецидиву намного раньше – через в среднем 42 месяца по сравнению с 83 месяцами у пациентов, у которых был другой тип опухоли, который содержал много стволовых клеток. Этим пациентам может быть полезно дополнительное или новое лечение для отсрочки или предотвращения позднего рецидива.

Маркеры, выявленные в этом новом исследовании, не ставят под сомнение общую классификацию рака молочной железы – но они обнаруживают дополнительные различия в текущих подразделениях заболевания, что имеет важные последствия для лечения.

Использование ИИ для понимания сложности и эволюции рака является одной из центральных стратегий, которые ICR проводит в рамках новаторской исследовательской программы по борьбе со способностью рака адаптироваться и становиться лекарственно устойчивым. ICR привлекает последние 15 миллионов фунтов стерлингов из инвестиций в 75 миллионов фунтов стерлингов в новый Центр по выявлению лекарств от рака, чтобы разместить первую в мире программу «антиэволюционной» терапии.

Руководитель исследования д-р Anguraj Sadanandam, руководитель группы по системной и точной онкологической медицине в Институте исследований рака, Лондон, сказал:

Мы находимся на пороге революции в здравоохранении, поскольку мы действительно осознаем возможности ИИ и машинного обучения.

Наше новое исследование показало, что ИИ способен распознавать паттерны рака молочной железы, которые находятся за пределами человеческого глаза, и указывать нам новые пути лечения среди тех, кто перестал отвечать на стандартные гормональные терапии. ИИ может использоваться гораздо шире, и мы думаем, что сможем применить эту технику ко всем видам рака, даже открывая новые возможности для лечения рака, которые в настоящее время не имеют успешных вариантов ».

Доктор Мэгги Чеанг, пионер в идентификации различных типов рака молочной железы и руководитель группы клинических испытаний геномного анализа в Институте исследования рака, Лондон, сказала:

Врачи использовали текущую классификацию рака молочной железы в качестве руководства для лечения в течение многих лет, но это довольно грубо, и пациенты, у которых, по-видимому, один и тот же тип заболевания, часто очень по-разному реагируют на лекарства.

Наше исследование использовало алгоритмы искусственного интеллекта для выявления паттернов рака молочной железы, которые до сих пор пропускал человеческий анализ, – и обнаружило дополнительные типы заболевания, которые очень специфически реагируют на лечение.

Среди захватывающих последствий этого исследования – его способность выбирать женщин, которые могут хорошо реагировать на иммунотерапию, даже если широкая классификация их рака предполагает, что эти методы лечения не будут работать для них.

ИИ, использованный в нашем исследовании, также может быть использован для обнаружения новых лекарств для тех, кто наиболее подвержен риску позднего рецидива, более 5 лет, что часто встречается при эстроген-связанных раках молочной железы и может вызывать у пациентов значительную тревогу ».

Помимо благотворительного финансирования ICR, эта работа была также поддержана Центром биомедицинских исследований NIHR в Институте исследований рака, Лондон, и Фондом Royal Marsden NHS Foundation.