Inteligența artificială dezvăluie tipare ascunse în cancerul de sân și deschide drumul către tratamente personalizate

Cercetătorii au dezvoltat un instrument de inteligență artificială care dezvăluie modele până acum neobservate în interiorul cancerului de sân.

O echipă de la Universitatea din Southampton, în colaborare cu spitalul orașului, a folosit această tehnologie pentru a analiza peste 330.000 de celule provenite de la 127 de pacienți. Rezultatele ar putea ajuta medicii să identifice pacienții cu risc crescut și să dezvolte tratamente mult mai țintite.

Coordonând cercetarea, dr. Salah Elias de la universitate a declarat: „This opens the door to developing new biomarkers and, ultimately, more personalised treatment strategies.”

Studiul a identificat două tipuri diferite de modificări în interiorul celulelor canceroase, care anterior erau tratate ca fiind același fenomen. Un tip presupune ca celulele să dezvolte prea multe centrosomi, structuri care ajută la divizarea corectă a celulelor. Celălalt tip implică mărirea neobișnuită a centrosomilor.

Cercetătorii au descoperit că aceste două modificări pot apărea în zone diferite ale aceleiași tumori. Ele pot juca roluri distincte în modul în care se dezvoltă cancerul și în agresivitatea acestuia.

Echipa a creat o platformă de inteligență artificială, numită CenSegNet, pentru a examina probele de tumoră cu „viteză și precizie fără precedent”. Centrosomii acționează ca centre de organizare ale celulei, ajutând la divizarea și menținerea structurii acesteia. Când devin anormali, celulele pot acumula erori genetice, un fenomen des întâlnit în cancer.

Cercetarea a arătat că tumorile cu un număr mai mare de centrosomi măriți sunt mai susceptibile să prezinte caracteristici asociate cu o boală mai agresivă. Printre acestea se numără un grad tumoral mai ridicat, extinderea cancerului spre ganglionii limfatici din apropiere și anumite modificări genetice specifice.

Studiul a mai constatat și că pacienții la care s-au găsit mai puțini centrosomi măriți în centrul tumorilor au avut, în general, o supraviețuire globală mai bună. Această observație poate deveni un indiciu important pentru evaluarea prognosticului.

Elias a subliniat: „For more than a century, centrosome abnormalities have been recognised as a hallmark of cancer, but studying them in patient tissues has been extremely challenging. CenSegNet allows us to analyse these defects at single-cell resolution across entire tumours and uncover patterns that were previously impossible to see.”

Cercetătorii afirmă că această tehnologie ar putea, în timp, să ajute medicii să înțeleagă mai bine ce tipuri de cancer sunt mai predispuse să crească, să se răspândească sau să devină rezistente la tratament. De asemenea, ar putea sprijini dezvoltarea unor terapii mai personalizate, prin identificarea tumorilor cu vulnerabilități specifice ce pot fi vizate de medicamente noi.

Deși tehnologia nu este încă pregătită pentru a fi utilizată de rutină în spitale, echipa a demonstrat că poate fi folosită și pe probe de țesut provenite din alte părți ale corpului, inclusiv rinichi, colon și apendice. CenSegNet este disponibilă gratuit, ca software open-source, permițând cercetătorilor din întreaga lume să folosească și să studieze această tehnologie.