Исследователи Женевского университета (UNIGE) опубликовали в журнале Cell Reports результаты работы над MangroveGS — искусственным интеллектом, способным предсказывать риск метастазирования рака с точностью около 80%. Это первый инструмент подобного рода, который одновременно анализирует сотни генных сигнатур, а не опирается на единичные маркеры.
Команда под руководством профессора Ариэля Руиса и Альтаба изучила около 30 клеточных клонов из двух первичных опухолей толстой кишки. ИИ проанализировал активность сотен генов в каждом образце и выявил устойчивые паттерны, которые совпадали со способностью клеток к распространению. Ключевое открытие: метастатический потенциал определяется не отдельной клеткой, а взаимодействием групп родственных раковых клеток.
«Новизна нашего инструмента в том, что он использует десятки, даже сотни генных сигнатур», — пояснил соавтор исследования Аравинд Сринивасан. Благодаря этому MangroveGS устойчив к индивидуальным биологическим вариациям и показывает более высокую точность, чем любые ранее существовавшие методы прогнозирования.
После обучения модель успешно предсказала рецидив рака толстой кишки с точностью почти 80%. Более того, те же генные сигнатуры, полученные из клеток рака толстой кишки, оказались применимы и для прогнозирования метастазов при раке желудка, лёгких и молочной железы, что делает инструмент универсальным онкологическим диагностом.
С практической точки зрения система работает следующим образом: образец опухоли берётся непосредственно в больнице, клетки анализируются на РНК-последовательности, а результат в виде оценки риска метастазирования передаётся врачу через зашифрованный портал Mangrove. Это позволяет онкологам избегать избыточного лечения пациентов с низким риском и усиливать мониторинг у тех, кто действительно находится в зоне опасности.
По данным ВОЗ, метастазы являются причиной большинства смертей от рака, особенно при опухолях толстой кишки, груди и лёгких. MangroveGS может стать инструментом, который изменит стандарты онкологической помощи: ранняя и точная стратификация риска позволит персонализировать лечение миллионов пациентов по всему миру. Исследователи планируют клинические испытания для валидации системы в реальных условиях.
