Искусственный интеллект может улучшить лечение рака молочной железы

IIС помощью искусственного интеллекта, исследователи нашли способ предсказывать с более чем 70%-ной точностью реакцию организма пациента на два распространенных химиопрепарата, используемых для лечения рака молочной железы.

Основываясь на персональном генетическом анализе опухолей, он показывает, что пациенты с одним и тем же типом рака могут иметь разные ответы на одинаковые лекарства.

Некоторые пациенты хорошо реагируют на препараты и переходят в ремиссию, в то время как у других вырабатывается устойчивость к действию лекарств.

«Искусственный интеллект – это мощный инструмент для прогнозирования результатов действия препарата, потому что он смотрит на совокупность всех взаимодействующих генов», сказал Peter Rogan, профессор из Университета Западного Онтарио в Канаде.

«Если мы сможем использовать эту технологию, чтобы улучшить наши знания о том, какие лекарства можно использовать, это может улучшить результаты лечения пациентов», отметил Rogan.

Ученые стремились предсказать, как пациенты будут реагировать на два распространенных химиопрепарата (паклитаксел и гемцитабин), используемых для лечения рака груди.

В 2012 году они начали исследование с определения стабильного набора генов у 90% опухолей молочной железы.

Сначала ученые выявили 40 генов, в том числе и несколько стабильных. Затем команда использовала искусственный интеллект в сочетании с данными о линиях клеток и опухолевой ткани больных раком, которые лечились, по крайней мере, одним из препаратов, чтобы сузить и определить генетические сигнатуры, которые являются наиболее важными для выявления сопротивления и ремиссии к каждому из лекарств.

Используя эти данные, исследователи смогли выявить 84% женщин с раком молочной железы, у которых бы наблюдалась ремиссия в ответ на введение препарата паклитаксела.

Генетические подписи, идентифицированные для препарата гемцитабина, были в состоянии предсказать ремиссию с использованием сохранившейся опухолевой ткани с точностью 62-71%.

Теперь, собрав все необходимые данные, исследователи работают над совершенствованием генетической сигнатуры и улучшением дальнейших прогнозов.

Исследование было опубликовано в журнале «Molecular Oncology».