Система искусственного интеллекта подбирает наиболее подходящую терапию рака
Только 4% всех разрабатываемых лекарств для лечения рака получают окончательное одобрение регуляторов.
«Это потому, что сейчас мы не можем подобрать правильное сочетание лекарств для пациентов разумным способом. И особенно это касается рака, где мы не всегда можем предсказать, какие лекарства будут работать лучше, учитывая уникальную и сложную работу опухолевых клеток у человека», объясняет Трей Идекер (Trey Ideker), профессор Школы медицины Калифорнийского университета в Сан-Диего (University of California San Diego School of Medicine) и онкологического центра Мурсов (Moores Cancer Center).
В статье, опубликованной в октябре в Cancer Cell (Kuenzi et al., Predicting Drug Response and Synergy Using a Deep Learning Model of Human Cancer Cells), авторы описывают новую систему искусственного интеллекта (ИИ) DrugCell, предсказывающую возможные реакции раковых клеток на лечение на основе детальных данных об опухоли.
Рисунок из пресс-релиза UC San Diego DrugCell: New Experimental AI Platform Matches Tumor to Best Drug Combo – ВМ.
«Большинство систем ИИ, – говорит Идекер, – это «чёрные ящики» – они могут быть очень предсказуемыми, но на самом деле мы не так уж много знаем о том, как они работают».
Он привёл в пример поиск изображений в Интернете по запросу «кошка»: поисковые ИИ-системы тренируются на существующих изображениях кошек, но почему они на самом деле определяют новое для себя изображение как «кошку», а не как «крысу» или что-нибудь другое, неизвестно. Чтобы ИИ был полезен в здравоохранении, считает Идекер, мы должны понимать, как система приходит к своим выводам, почему принимается то или иное решение.
Работа команды над DrugCell началась с дрожжей. В ходе предыдущего исследования учёные создали ИИ-систему DCell, которую они назвали «видимой» нейронной сетью. Это был ИИ-симулятор дрожжевой клетки. Обучая эту систему на нескольких миллионах геномов, авторы использовали детальную известную информацию о генах и мутациях дрожжей, а также закодировали параметры около 2500 клеточных компонентов. Затем исследователи вводили в обученную DCell параметры конкретной клетки, а система предсказывала её поведение, в частности, рост. Наблюдение показало, что поведение смоделированной DCell клетки в целом соответствовало поведению клетки реальной. При этом работа ИИ-системы была прозрачной, понятной исследователям, т.к. поведение клетки в основном определялось известными параметрами.
DrugCell – следующая версия DCell и работает по похожему принципу. Эта модель ИИ прошла обучение на более чем 1200 типах опухолевых клеток и их реакций на почти 700 одобренных FDA и экспериментальных препаратов – в общей сложности более полумиллиона сочетаний. Команда может предоставлять DrugCell данные об опухоли, а система в ответ выдаёт наиболее известный препарат, используемый для лечения подобных типов рака, демонстрирует биологические механизмы, регулирующие реакцию на него, и предсказывает результаты комбинаций с другими лекарствами.
Достаточно точный подбор лечения рака уже возможен в онкологическом центре Мурсов. Биопсия опухоли пациента центра может быть проверена на потенциальные мутации и оценена междисциплинарным советом экспертов – Molecular Tumor Board. Совет затем рекомендует индивидуальную терапию, основанную на уникальных геномных изменениях пациента и другой информации. В каком-то смысле, DrugCell имитирует такой экспертный Совет, только вместо врачей и учёных лечение подбирает ИИ.
Конечная цель команды – внедрить DrugCell в клиническую практику на благо пациентов, но авторы исследования предупреждают, что необходимо провести ещё много работы и клинических исследований, прежде чем эту ИИ-модель можно будет широко применять в медицине.
Мария Толмачёва, XX2 век
Портал «Вечная молодость» vechnayamolodost.ru
