Инновационное исследование израильских ученых позволит более эффективно диагностировать и лечить рак

Исследователи из Еврейского университета разработали инновационный метод прогнозирования поведения раковых клеток с помощью наночастиц и машинного обучения, который позволяет различать подтипы раковых клеток.

Метод предлагает новый способ борьбы с раковыми опухолями в организме посредством инъекции наночастиц разного размера непосредственно в опухоль. Ожидается, что открытие приведет к значительному прорыву в диагностике и лечении рака, а также позволит проводить индивидуальное лечение каждого пациента.

Одна из основных проблем рака, которая делает лечение этого заболевания столь трудным, – существенные различия между раковыми клетками внутри злокачественных опухолей.

Клетки, находящиеся в пределах одной опухоли, демонстрируют разные модели биологического поведения: они различаются по способности к разрастанию и метастазированию, устойчивости к химиотерапии и реакции на другие методы лечения.

Это клеточное разнообразие – одна из основных причин неудачи многих методов лечения. В то время как врачи борются с одним типом раковых клеток в опухоли, другой тип продолжает размножаться и распространяться, несмотря на медикаментозное лечение.

• Читайте также:
• Новое открытие: в Древнем Египте еще 4000 лет назад пытались лечить рак
• Начались многообещающие испытания вакцины от смертельного рака
• После 7 октября рак поджелудочной железы диагностируют в два с половиной раза чаще

В ходе исследования был разработан инновационный метод прогнозирования поведения раковых клеток с использованием наноинформатики и машинного обучения.

На начальном этапе исследования раковые клетки подвергались воздействию частиц разного размера, каждая из которых имеет определенный цвет. Далее определялось точное количество частиц, потребляемых каждой клеткой. На втором этапе раковые клетки анализировали с использованием алгоритмов машинного обучения.

Алгоритмы сравнили клетки и смогли предсказать поведение раковых клеток, например их чувствительность к лекарствам или способность распространяться в организме. Результаты исследования показали, что алгоритмы машинного обучения классифицируют подтипы раковых клеток с высокой точностью – более 95 процентов.

По словам ученых, до этого исследования не существовало метода идентифицировать разные типы раковых клеток и понять, какой процент опухоли они составляют.

В будущем открытие можно использовать для анализа клеток, взятых из биопсии пациентов, и быстро предсказать, как будет развиваться заболевание и ожидается ли возникновение устойчивости к химиотерапии.

Еще одним способом применения этого метода может стать разработка инновационных анализов крови для прогнозирования эффективности таргетной иммунотерапии.

«Разработанный нами метод – новаторский с точки зрения его способности различать раковые клетки, которые внешне выглядят одинаково, но на самом деле ведут себя по-разному в зависимости от их биологической функции. Эта способность может произвести революцию в лечении и клинической диагностике», – заявил руководитель исследования докторант Йоэль Гольдштейн.

«Детали» Е.А. Фото: NCI Center for Cancer Research via AP √