Model umělé inteligence z Harvardu předpovídá, kteří pacienti s rakovinou budou reagovat na imunoterapii

Výzkumníci z Harvard Medical School vyvinuli model umělé inteligence nazvaný COMPASS, který dokáže předpovědět, kteří pacienti s rakovinou budou reagovat na inhibitory imunitních kontrolních bodů, což je třída léků, která funguje pouze u zlomku pacientů, kteří je dostávají. Studie byla publikována 3. července v časopise Nature Medicine.medicalxpress+1

Řešení hlavního nevyřešeného problému onkologie

Inhibitory imunitních kontrolních bodů změnily léčbu rakoviny od doby, kdy byl první z nich schválen FDA v roce 2011, ale klinické studie ukazují, že v závislosti na typu rakoviny na ně reaguje pouze 10 % až 40 % pacientů. U pacientů, kteří nereagují, hrozí vážné vedlejší účinky, zatímco jejich rakovina nekontrolovaně postupuje.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

COMPASS analyzuje aktivitu téměř 16 000 genů se známou rolí ve stavech imunitních buněk, interakcích v nádorovém mikroprostředí a signálních drahách. Model byl vytrénován na datech z 10 184 nádorů u 33 typů rakoviny získaných z Cancer Genome Atlas a poté doladěn pomocí výsledků ze 16 klinických studií testujících různé režimy inhibitorů kontrolních bodů u sedmi typů rakoviny.medicalxpress+1

„Pochopení toho, kdo bude na inhibitory imunitních kontrolních bodů (ICI) reagovat, není malá mezera ve znalostech,“ uvedla hlavní autorka Marinka Zitnik, docentka biomedicínské informatiky na HMS a přidružená fakulta na Harvardově Kempnerově institutu. „Je to jeden z hlavních nevyřešených problémů v onkologii.“medicalxpress

Překonání stávajících metod

Při testování COMPASS překonal nejlepší stávající přístup pro předpovídání reakce na inhibitory kontrolních bodů v průměru o téměř 10 %, s 8,5% nárůstem přesnosti, 12,3% zlepšením Matthewsova korelačního koeficientu a 15,7% ziskem v ploše pod křivkou přesnosti a úplnosti. Přesnost se udržela napříč různými typy rakoviny, léky, platformami pro sekvenování genových transkriptů a místy biopsie.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

Na rozdíl od systémů umělé inteligence typu „černá skříňka“ využívá COMPASS architekturu typu „concept bottleneck transformer“, která poskytuje výsledky interpretovatelné lidmi. Dekóduje nádory do 44 biologicky podložených imunitních konceptů, což lékařům umožňuje pochopit zdůvodnění každé předpovědi. Tato interpretovatelnost pomohla vysvětlit odlehlé případy – například proč někteří pacienti s imunitně zanícenými nádory přesto nereagovali a proč jiní s takzvanými „imunitně pustými“ nádory z léčby profitovali.medicalxpress+1

Klinické důsledky

Pokud by byl COMPASS validován v prospektivních studiích, mohl by sloužit jako pomůcka pro klinické rozhodování, pomáhat onkologům přiřazovat pacientům terapie a zlepšovat nábor do klinických studií identifikací účastníků, u nichž je nejpravděpodobnější smysluplná reakce. Zitnik a její kolegové plánují otestovat, zda by začlenění elektronických zdravotních záznamů a dat ze sekvenování jednotlivých buněk mohlo dále zlepšit přesnost.medicalxpress