Ultra občutljiva tehnologija tekoče biopsije odkrije raka pred standardnimi metodami

Metoda, ki uporablja umetno inteligenco za odkrivanje tumorske DNK v krvi, je pokazala občutljivost brez primere pri napovedovanju ponovitve raka, glede na študijo, ki so jo vodili znanstveniki z Weill Cornell Medical School, NewYork-Presbyterian, New York Genome Center (NYGC) in Memorial Sloan Kettering (MSK). Nova tehnologija ima potencial za izboljšanje zdravljenja raka z zelo zgodnjim odkrivanjem ponovitve in pozornim spremljanjem odziva tumorja na terapijo.

V študiji, objavljeni 14. Junija v reviji Nature Medicine, so raziskovalci pokazali, da jim je uspelo usposobiti model strojnega učenja, vrsto platforme umetne inteligence, za odkrivanje krožeče tumorske DNK (ctDNA) na podlagi podatkov sekvenciranja DNK bolnika krvne preiskave z zelo visoko občutljivostjo in natančnostjo. Tehnologijo so uspešno demonstrirali pri bolnikih s pljučnim rakom, melanomom, rakom dojke, rakom debelega črevesa in predrakavimi polipi debelega črevesa.

»Uspelo nam je znatno izboljšati razmerje med signalom in šumom, kar nam je omogočilo na primer odkrivanje ponovitve raka mesece ali celo leta pred standardnimi kliničnimi metodami,« je povedal soavtor študije dr. Dan Landau, profesor medicine na oddelku za hematologijo in medicinsko onkologijo na medicinski šoli Weill Cornell in osrednji član newyorškega genomskega centra.

Soavtor in prvi avtor študije je bil dr. Adam Widman, podoktorski sodelavec v Landauovem laboratoriju, ki je tudi onkolog dojke na MSK. Drugi prvi avtorji so bili Minita Shah iz NYGC, dr. Amanda Friedendahl z univerze Aarhus in Daniel Halmos iz NYGC in Weill Cornell Medical School.

Tehnologija tekoče biopsije že dolgo ni mogla uresničiti svojega velikega potenciala. Večina obstoječih pristopov cilja na relativno majhne skupine mutacij, povezanih z rakom, ki so pogosto preredke v krvi, da bi jih lahko zanesljivo odkrili, kar vodi v podcenjevanje ponovitev raka.

Pred nekaj leti so dr. Landau in njegovi kolegi razvili alternativni pristop, ki temelji na sekvenciranju DNK celotnega genoma v vzorcih krvi. Pokazali so, da bi lahko na ta način zbrali veliko več "signala", kar bi omogočilo bolj občutljivo in logistično lažjo detekcijo tumorske DNK. Od takrat razvijalci tekoče biopsije vse pogosteje uporabljajo ta pristop.

V novi študiji so raziskovalci naredili še korak dlje z uporabo napredne strategije strojnega učenja (podobne tisti, ki se uporablja v priljubljenih aplikacijah AI, kot je ChatGPT) za odkrivanje subtilnih vzorcev v zaporedju podatkov, posebej za razlikovanje vzorcev, ki kažejo na prisotnost raka, iz vzorcev, ki kažejo na napake pri zaporedju in drugega "šuma".

V enem testu so raziskovalci svoj sistem, ki so ga poimenovali MRD-EDGE, usposobili za prepoznavanje tumorskih mutacij, specifičnih za bolnike, pri 15 bolnikih z rakom debelega črevesa. Po operaciji in kemoterapiji je sistem na podlagi krvnih podatkov napovedal, da jih ima devet še vedno raka. Pri petih od teh bolnikov je bil recidiv kasneje nekaj mesecev kasneje odkrit z manj občutljivimi metodami. Vendar ni bilo lažno negativnih rezultatov: nobeden od bolnikov, za katere MRD-EDGE meni, da nimajo tumorske DNK, med študijskim obdobjem ni doživel ponovitve.

MRD-EDGE je pokazal podobno občutljivost v študijah bolnikov z zgodnjim stadijem pljučnega raka in trojno negativnega raka dojke, pri čemer je zgodaj odkril vse ponovitve razen enega in spremljal status tumorja med zdravljenjem.

Raziskovalci so dokazali, da lahko MRD-EDGE zazna celo mutirano DNK iz predrakavih adenomov debelega črevesa, polipov, iz katerih se razvije rak debelega črevesa.

"Ni bilo jasno, ali bi ti polipi lahko sproščali zaznavno ctDNA, zato je to pomemben napredek, ki lahko kaže na prihodnje strategije, namenjene odkrivanju predrakavih sprememb," je dejal dr. Landau, ki je tudi član Sandra and Edward Meyer Cancer Center na Weill Cornell Medical School in kot hematolog-onkolog na NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.

Nazadnje so raziskovalci pokazali, da lahko MRD-EDGE tudi brez predhodnega usposabljanja o podatkih o zaporedju tumorjev pri bolnikih zazna imunoterapevtske odzive pri bolnikih z melanomom in pljučnim rakom tedne pred odkritjem s standardnim rentgenskim slikanjem.

"MRD-EDGE na splošno obravnava veliko potrebo in navdušeni smo nad njegovim potencialom ter sodelujemo s partnerji v industriji, da bi ga poskušali prinesti bolnikom," je dejal dr. Landau.