ИИ помогает оценить прогноз рака яичников, говорится в исследовании

Мариана Борони, Алессандра Серейн, Кристиан Эстевес, Жоау Паулу де Бьясо Виола и Найара Тессаролло

Рак яичников является наиболее летальным гинекологическим новообразованием, общая выживаемость которого составляет менее 40% за 5 лет. Это происходит главным образом потому, что у большинства пациентов заболевание обнаруживается только в запущенной форме, когда вероятность излечения невелика.

Если рак яичников диагностирован на ранней стадии, 5-летняя выживаемость составляет более 90%, и хирургическое вмешательство, как правило, является единственным необходимым лечением.

Этим эпидемиологическим данным способствует отсутствие эффективного метода отслеживания населения. Ни маркер CA-125 в анализе крови, ни трансвагинальное УЗИ не обладают достаточной чувствительностью и специфичностью для скрининга рака яичников. Это приводит к ложноположительным результатам и ненужным операциям при использовании в больших масштабах.

Еще одним отягчающим фактором является то, что рак яичников обычно не вызывает симптомов на ранних стадиях. Когда они вызваны, они представляют собой неспецифические симптомы, такие как вздутие живота, чувство раннего насыщения, дискомфорт в области таза, изменение привычек кишечника, позывы к мочеиспусканию, которые можно спутать с другими заболеваниями.

МИКРОНЫ

Столкнувшись с этой проблемой, наша команда из Лаборатории биоинформатики и вычислительной биологии в Инке (Национальный институт рака) попыталась оценить, сможет ли модель искусственного интеллекта, основанная на микроРНК (миРНК), оценить риск прогрессирования более агрессивного рака яичников.

В последние годы микроРНК приобрели известность в научных исследованиях. Они являются частью класса молекул, относительно мало изученных молекулярной биологией, специализирующейся на изучении рака.

МикроРНК представляют собой небольшие фрагменты РНК, которые не генерируют белки, но действуют как тонкие регуляторы экспрессии генов. Они стабильно циркулируют в крови, даже в разбавленном виде, и характер их экспрессии меняется характерным образом по мере развития опухоли.

Именно эта особенность вызывает интерес исследователей. Итак, анализируя набор циркулирующих микроРНК, теоретически возможно идентифицировать молекулярные признаки рака еще до того, как он проявит симптомы или появится при визуализации?

В случае рака яичников, позднее выявление которого сегодня является одной из самых больших проблем в онкологии именно из-за отсутствия эффективного метода скрининга, эта возможность показалась особенно многообещающей.

Исследования были направлены на выявление специфических признаков микроРНК в крови пациентов, которые могли бы функционировать как своего рода жидкая биопсия. Жидкостная биопсия — малоинвазивный тест, способный сигнализировать о наличии заболевания на ранних стадиях, когда шансы на излечение еще высоки.

Исследование, которое только что было опубликовано в журнале Lancet Regional Health – Америкапоказывает потенциал для оценки прогноза этих пациентов с перспективами персонализации лечения в будущем.

Важно уточнить, что в этой работе микроРНК были идентифицированы и измерены непосредственно в опухолевой ткани – как на стадии открытия, основываясь на данных секвенирования опухоли, так и на стадии проверки с помощью RT-qPCR в образцах опухолей от пациентов инков.

Некоторые из этих микроРНК также обнаруживаются в крови и внеклеточных везикулах. Это открытие открывает возможность того, что в будущем подпись можно будет адаптировать для жидкой биопсии – приложения, которое еще необходимо разработать и проверить.

Фокусом работы был HGSOC (серозный рак яичников высокой степени злокачественности). Это наиболее распространенный и наиболее агрессивный подтип рака яичников. У многих женщин диагноз диагностируется только на поздних стадиях заболевания, что затрудняет лечение и снижает шансы на выживание.

НАБУЖДАЮЩИЕ ВОПРОСЫ

Исследование началось с поиска ответа на важный вопрос. Можно ли с помощью молекулярных онкомаркеров различить, у каких пациенток с наиболее агрессивным типом рака яичников прогноз будет лучше, а у кого прогноз хуже? И, имея в виду этот результат, как можно относиться к каждой группе по-разному?

Основываясь на этом вопросе, команда исследовала данные сотен пациентов с раком яичников и искала микроРНК, которые помогают контролировать, какие гены более или менее активны в клетках.

Изменения в этих микроРНК могут влиять на рост опухоли, ее способность распространяться и устойчивость к лечению.

Итак, идея заключалась в том, чтобы использовать методы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы выбрать наиболее важные микроРНК и, таким образом, оценить прогноз пациентов. Затем эксперты объединили эту информацию с клиническими данными, такими как возраст и стадия заболевания.

ЧТО БЫЛО НАЙДЕНО

Результатом стала модель, основанная на 9 микроРНК, связанных с клинической информацией, которая смогла разумно различать пациентов с более высоким и низким риском ранней смерти.

В ходе анализа команда заметила, что некоторые из идентифицированных микроРНК связаны с процессами, важными для агрессивности рака: 1) образование новых кровеносных сосудов, питающих опухоль; 2) инвазия соседних тканей; 3) распространение раковых клеток и 4) устойчивость к химиотерапии.

РАБОТАЕТ ЛИ ТЕСТ НА ПРАКТИКЕ?

Частично. Когда модель была протестирована на независимой группе бразильских пациентов, проходивших лечение в INCA, результаты оказались неоднозначными.

Используя непрерывную оценку риска (вместо просто «высокий» или «низкий«риск»), этот показатель был значимо связан с выживаемостью пациентов.

Но просто классифицировать пациентов на «хороший» или «плохойПрогноз, производительность была низкой.

Другими словами, это многообещающий результат: когда оценка риска анализируется непрерывно с помощью регрессии Кокса, которая представляет собой статистический метод, используемый в анализе выживаемости для измерения влияния объясняющих переменных на время до наступления события, было показано, что она является независимым и значимым индикатором выживаемости. Даже с учетом возраста, стадии опухоли и уровня СА-125.

Кроме того, использовались также кривые выживаемости (Каплана-Мейера), которые являются одним из лучших вариантов измерения доли особей, выживающих в течение определенного периода после лечения.

Результаты показали, что модель отражает реальную и актуальную информацию об агрессивности заболевания.

Что еще требует улучшения, так это разделение пациентов на закрытые группы «хороший» или «плохой«Прогноз. Таким образом, а также поскольку тест до сих пор оценивался на небольшом количестве пациентов, модель должна продолжать использоваться в качестве инструмента поддержки принятия решений, который будет подтвержден в более крупных исследованиях перед рутинным клиническим использованием.

ПЕРСПЕКТИВЫ

Исследование предполагает, что комбинация тестов, в том числе микроРНК, может предоставить более подробную информацию о риске каждого пациента. И тем самым помочь в будущем 1) выявить пациентов, которым потребуется более интенсивное наблюдение; 2) персонализировать лечение; 3) лучше оценить, у кого наиболее высока вероятность рецидива и 4) продвижение точной медицины рака яичников.

Несмотря на значительные успехи, достигнутые в ходе этого исследования, признаются ограничения. В исследовании для подтверждения экзамена приняли участие только 40 пациентов. Поэтому модель еще необходимо протестировать на более крупных группах и в разных странах.

Впоследствии экзамену необходимо будет пройти все этапы утверждения для обычного клинического использования. И проспективные исследования, отслеживающие пациентов с течением времени, по-прежнему будут необходимы, прежде чем их можно будет включить в медицинскую помощь.