Новые возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) продолжают удивлять. В статье, опубликованной в журнале Cancer Discovery, сообщается о разработке алгоритма машинного обучения, позволяющего прогнозировать резистентность опухоли к химиотерапии.
Многие виды химиотерапевтических препаратов работают за счет нарушения механизма репликации ДНК в активно делящихся опухолевых клетках. За химиорезистентные свойства могут отвечать различные мутации, однако прогнозирование этих свойств подразумевает сложный анализ с учетом многочисленных факторов. Во многом сложность этого процесса обусловлена тем, что влияние многих генов на химиорезистентность еще не изучено.
Новый разработанный алгоритм способен комплексно определять влияние различных опухолевых мутаций на химиорезистентность.
Исследователи изучили 718 генов, которые наиболее часто анализируются в клинической практике для классификации опухолей – наряду с общедоступными данными об ответе опухолей на лечение это стало «отправной точкой» для обучения алгоритма. На основе этих данных модель определила 41 молекулярный ансамбль в виде группы взаимодействующих белков, генетические мутации в которых могут влиять на эффективность химиопрепаратов.
Модель была апробирована на раке шейки матки, для которого характерно около 35% случаев остаточной опухоли после лечения. Алгоритму удалось успешно определить факторы резистентности к цисплатину, одному из наиболее широко применяемых средств в химиотерапии. Кроме того, алгоритм также определял факторы эффективности терапии.
Одной из наиболее важных особенностей этой модели ИИ стала возможность интерпретировать полученные результаты, что позволит в дальнейшем в еще большей мере увеличить эффективность этой системы и улучшить понимание патофизиологических процессов, лежащих в основе феномена химиорезистентности.
