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».
В статье, опубликованной в Cancer Cell, авторы описывают новую систему искусственного интеллекта (ИИ) DrugCell, предсказывающую возможные реакции раковых клеток на лечение на основе детальных данных об опухоли.
«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 500.000 пар. 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 экпертный 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.
Подготовка материала: Мария Толмачёва
Ссылка на источник
Journal information