Հարվարդի AI մոդելը կանխատեսում է, թե քաղցկեղով հիվանդներից ովքեր կարձագանքեն իմունոթերապիային

Հարվարդի բժշկական դպրոցի հետազոտողները Nature Medicine-ում հրապարակել են COMPASS անունով AI մոդել, որը կանխատեսում է, թե քաղցկեղով հիվանդներից ովքեր օգուտ կքաղեն իմունոթերապևտիկ դեղամիջոցներից:medicalxpress+1
33 տեսակի քաղցկեղի ավելի քան 10,000 ուռուցքների տվյալների վրա վարժեցված մոդելը գերազանցել է 22 գոյություն ունեցող մեթոդներին 16 անկախ կլինիկական փորձարկումների խմբերում:pubmed.ncbi.nlm.nih
Ի տարբերություն «սև արկղ» AI համակարգերի, COMPASS-ը տրամադրում է մեկնաբանելի արդյունքներ 44 իմունային հասկացությունների միջոցով, ինչը կարող է ուղղորդել բուժման որոշումները և կլինիկական փորձարկումների նախագծումը:medicalxpress+1

Հարվարդի բժշկական դպրոցի հետազոտողները մշակել են արհեստական բանականության COMPASS մոդելը, որը կարող է կանխատեսել, թե քաղցկեղով հիվանդներից ովքեր կարձագանքեն իմունային անցակետի ինհիբիտորներին՝ դեղամիջոցների մի դաս, որն աշխատում է դրանք ստացողների միայն մի փոքր մասի մոտ: Հետազոտությունը հրապարակվել է հուլիսի 3-ին Nature Medicine-ում:medicalxpress+1

Ուռուցքաբանության կենտրոնական չլուծված խնդրի լուծումը

Իմունային անցակետի ինհիբիտորները փոխել են քաղցկեղի բուժումը 2011 թվականին FDA-ի կողմից առաջինի հաստատումից ի վեր, սակայն կլինիկական փորձարկումները ցույց են տալիս, որ հիվանդների միայն 10%-ից 40%-ն է արձագանքում՝ կախված քաղցկեղի տեսակից: Չարձագանքողները ենթարկվում են լուրջ կողմնակի ազդեցությունների վտանգի, մինչդեռ նրանց քաղցկեղը անարգել զարգանում է:pubmed.ncbi.nlm.nih+1

COMPASS-ը վերլուծում է գրեթե 16,000 գեների ակտիվությունը, որոնք հայտնի դեր ունեն իմունային բջիջների վիճակներում, ուռուցքի միկրոմիջավայրի փոխազդեցություններում և ազդանշանային ուղիներում: Մոդելը վարժեցվել է Cancer Genome Atlas-ից վերցված 33 տեսակի քաղցկեղի 10,184 ուռուցքների տվյալների վրա, այնուհետև ճշգրտվել է 16 կլինիկական փորձարկումների արդյունքների միջոցով, որոնք փորձարկում էին տարբեր անցակետի ինհիբիտորների ռեժիմներ յոթ տեսակի քաղցկեղի համար:medicalxpress+1

«Հասկանալը, թե ով կարձագանքի ICI-ներին, գիտելիքի փոքր բաց չէ», — ասել է ավագ հեղինակ Մարինկա Զիտնիկը՝ HMS-ի կենսաբժշկական ինֆորմատիկայի դոցենտ և Հարվարդի Քեմփների ինստիտուտի ասոցացված ֆակուլտետի անդամ: «Սա ուռուցքաբանության կենտրոնական չլուծված խնդիրներից մեկն է»:medicalxpress

Գոյություն ունեցող մեթոդների գերազանցումը

Փորձարկումների ժամանակ COMPASS-ը միջինում գրեթե 10%-ով գերազանցել է անցակետի ինհիբիտորների արձագանքը կանխատեսելու լավագույն գոյություն ունեցող մոտեցումը՝ ճշգրտության 8,5% աճով, Մեթյուսի կորելյացիայի գործակցի 12,3% բարելավմամբ և ճշգրտություն-վերհիշում կորի տակ գտնվող տարածքի 15,7% շահույթով: Ճշգրտությունը պահպանվել է տարբեր տեսակի քաղցկեղների, դեղամիջոցների, գեների տրանսկրիպտների հաջորդականության հարթակների և բիոպսիայի վայրերի միջև:pubmed.ncbi.nlm.nih+1

Ի տարբերություն «սև արկղ» AI համակարգերի, COMPASS-ը օգտագործում է հայեցակարգային խցանման տրանսֆորմատորի ճարտարապետություն, որը տալիս է մարդու համար մեկնաբանելի արդյունքներ: Այն ուռուցքները վերծանում է 44 կենսաբանորեն հիմնավորված իմունային հասկացությունների, ինչը թույլ է տալիս կլինիցիստներին հասկանալ յուրաքանչյուր կանխատեսման հիմքում ընկած հիմնավորումը: Այս մեկնաբանելիությունը օգնեց բացատրել բացառիկ դեպքերը՝ օրինակ, թե ինչու որոշ հիվանդներ իմունային բորբոքված ուռուցքներով դեռևս չեն արձագանքել, և ինչու են մյուսները՝ այսպես կոչված իմունային անապատային ուռուցքներով, օգուտ քաղել բուժումից:medicalxpress+1

Կլինիկական հետևանքները

Եթե հաստատվի հեռանկարային փորձարկումներում, COMPASS-ը կարող է ծառայել որպես կլինիկական որոշումների օժանդակ միջոց՝ օգնելով ուռուցքաբաններին հիվանդներին համապատասխանեցնել թերապիաներին և բարելավել կլինիկական փորձարկումներում ընդգրկումը՝ բացահայտելով այն մասնակիցներին, ովքեր ամենայն հավանականությամբ կցուցաբերեն իմաստալից արձագանք: Զիտնիկը և նրա գործընկերները նախատեսում են ստուգել, թե արդյոք էլեկտրոնային առողջապահական գրառումների և միաբջիջ հաջորդականության տվյալների ներառումը կարող է էլ ավելի բարելավել ճշգրտությունը:medicalxpress

Աղբյուրներ (23)