Американские учёные представили новый инструмент анализа биопсийных образцов, который способен существенно изменить подход к диагностике онкологических заболеваний, включая рак матки. Исследование, проведённое специалистами из Института онкологии Найта при Университете здравоохранения и науки Орегона, позволило создать систему OmicsTweezer — мощный алгоритм, объединяющий технологии машинного обучения, глубоких нейросетей и анализа больших биомедицинских данных.
Задача OmicsTweezer — улучшить понимание состава клеток внутри опухоли и окружающей её микросреды. Это критически важно, так как именно разнообразие клеток влияет на развитие опухоли, её устойчивость к терапии и вероятность рецидива. Традиционные методы опираются на усреднённые данные по всей ткани, что делает невозможным точное определение соотношения различных типов клеток. С другой стороны, одноклеточные технологии, хотя и дают более точную информацию, остаются дорогостоящими и трудно применимыми в широкомасштабных клинических исследованиях.
Новый алгоритм решает эту задачу за счёт объединения разнородных данных в одном аналитическом пространстве. OmicsTweezer использует оптимальный перенос для выравнивания данных по отдельным клеткам и массивов данных по ткани, что позволяет устранить искажения, вызванные различиями в способах их получения. В результате получается более полное и точное представление о клеточном составе опухоли.
Технология уже была протестирована на данных пациентов с раком предстательной железы и толстой кишки. Система успешно обнаружила редкие подтипы клеток, отследила динамику их изменений между группами пациентов и позволила оценить, какие клеточные популяции могут служить мишенями для терапии. Благодаря использованию нейросетей, OmicsTweezer находит сложные нелинейные закономерности, недоступные для простых математических моделей, ранее применявшихся в анализе биопсии.
Преимущества подхода: точная оценка состава ткани без необходимости в дорогом секвенировании каждой клетки; объединение данных из разных источников; выявление скрытых клеточных популяций, влияющих на течение болезни; возможность масштабного применения на больших клинических выборках.
Инструмент создан в рамках проекта SMMART — флагманской инициативы по разработке персонализированных подходов к лечению запущенных форм рака. Проект направлен на изучение молекулярных и структурных изменений опухоли в ответ на терапию и позволяет отслеживать эффективность лечения в режиме реального времени.
OmicsTweezer открывает новые горизонты в изучении рака матки, где высокое клеточное разнообразие и гетерогенность опухоли затрудняют диагностику и выбор эффективной терапии. Система способна повысить точность распознавания агрессивных форм заболевания, выявить ранее нераспознанные клеточные клоны и ускорить разработку таргетных лекарств.
В будущем технология может стать основой для стандартного инструментария при анализе биопсий, особенно в области гинекологической онкологии. Это повысит эффективность диагностики, улучшит прогноз и позволит индивидуализировать лечение для каждой пациентки.
А затем «Добавить на главный экран». 