Новый алгоритм сопоставляет лучшие существующие методы лечения с пациентами, чей рак действительно будет на них реагировать.
 |
| Фото: freethink.com |
Лечение рака нуждается в перезагрузке.
Несмотря на амбициозные цели программы «Cancer Moonshot» администрации Байдена, которая направлена на сокращение смертности от рака вдвое в течение следующих 25 лет, прогресс в разработке более эффективных методов лечения, основанных на генетической информации, тормозится.
В то же время растут цены на лекарства от рака, часто превышающие 20 000 долларов в месяц. JAMA Oncology недавно прогнозировала, что в период с 2020 по 2050 год глобальная стоимость лечения рака достигнет ошеломляющей суммы в 25,2 триллиона долларов. Эта астрономическая сумма является дополнением к огромным социальным и человеческим издержкам болезни.
Метод, основанный на искусственном интеллекте, точно сопоставляет больных раком с их наиболее эффективным лечением.
Сегодня общие показатели излечения от распространенного рака легких, молочной железы и толстой кишки обычно составляют менее 50%; большинству пациентов с этими видами рака потребуется план Б после того, как все стандартные методы лечения потерпели неудачу. Нам нужен способ подобрать одобренные или экспериментальные противораковые препараты для пациентов, чьи опухоли, вероятно, будут реагировать на них. Однако прямо сейчас решение о том, какое лечение попробовать, в значительной степени зависит от догадок, а показатели успеха, когда операция не может удалить всю массу, удручающе низки.
Однако на горизонте появляется проблеск надежды благодаря новым подходам, основанным на искусственном интеллекте. Хотя этот метод еще только зарождается, он уже показывает многообещающие результаты, точно сопоставляя пациентов с их наиболее эффективным лечением. И что интересно, концептуальная основа этого подхода исходит не из онкологии, а из астрофизики.
От звезд к клеткам : ранее в этом году группа исследователей и клинических исследователей из Колумбии, больницы Маунт-Синай, Сент-Джуд, Эмори и других учреждений, включая одного из нас, опубликовала новаторское клиническое исследование в журнале Nature Cancer .
В исследовании использовался инновационный алгоритм VIPER (аббревиатура от «Virtual Inference of Protein-Activity by Enriched Regulon analysis»), который продемонстрировал беспрецедентную 100% точность в определении того, какие пациенты с метастатическим раком молочной железы будут реагировать на конкретное лекарство, называемое риколиностатом. . Интересно, что риколиностат нацелен на белок, кодируемый геном, который не мутирует в раковых клетках, что ставит под сомнение распространенное мнение о том, что генетика — единственный способ персонализировать лечение для отдельных пациентов.
Алгоритм VIPER, разработанный одним из нас (Андреа Калифано) и главным научным сотрудником DarwinHealth Мариано Альваресом, начинается с того, что мы можем измерить в отношении опухоли, а затем копается глубже, чтобы вывести скрытый слой основных белков-регуляторов, которые управляют болезненное состояние раковых клеток. Этот подвиг ранее считался за пределами нашего технологического понимания. Анализируя профили экспрессии генов, он может расшифровать уникальный набор основных регуляторов в каждой опухоли и существующие лекарства, которые могут их деактивировать.
Выбор правильного лекарства для конкретного больного раком в значительной степени был игрой в угадайку.
Интересно, что этот подход имеет параллели с астрофизикой. Астрофизики уже давно используют методы логического вывода для подтверждения существования небесных явлений, таких как черные дыры или экзопланеты, которые остаются невидимыми невооруженным глазом. Применяя эти методы на микроскопическом уровне, мы можем начать разгадывать скрытые движущие силы раковых клеток.
Эти вызывающие рак белки, как черные дыры, странные и неуловимые. До недавнего времени измерить их активность было так же сложно, как попытаться сфотографировать небесные тела, которые, подобно черным дырам, не излучают и не отражают свет. Следовательно, выбор правильного лекарства для конкретного больного раком, особенно для тех, кто не реагирует на начальное лечение, в значительной степени был игрой в угадайку, сродни попытке пройти по лабиринту в темноте. Это также фантастически сложный лабиринт: существует 250 одобренных FDA противораковых препаратов и 200 различных типов рака, что приводит к десяткам тысяч возможных комбинаций лекарство-рак и буквально к миллиардам, если вы комбинируете несколько лекарств .
Выводы, о которых сообщается в исследовании Nature Cancer, могут пролить свет на этот лабиринт. Алгоритм VIPER позволил ученым сделать вывод об активности белка под названием HDAC6, который может действовать как зажигание рака независимо от каких-либо генетических маркеров или мутаций. Это подчеркивает возможность использования методов лечения, нацеленных на белки, которые не обязательно связаны с мутациями, что является наиболее распространенной основой для многих дорогостоящих целевых методов лечения рака.
Лекарства, выбранные алгоритмом в качестве приоритетных, с точностью 91% предсказывали возможность достижения контроля над заболеванием.
Этот перевод астрофизических методов в клеточную биологию может показаться прямо из научно-фантастического романа, но он оказался эффективным. VIPER, который также поддерживает процесс разработки лекарств нашего биотехнологического стартапа DarwinHealth, основанный на модели биологии рака под названием «онкотектура», действует как космический детектив. Он берет измеримые данные, такие как профили экспрессии генов, и использует их, чтобы делать точные выводы о белках, которые, скорее всего, произвели их, которые не поддаются непосредственному измерению, но могут быть расшифрованы с использованием реконструированной биологической модели.
Еще одно подтверждение того, что алгоритм VIPER может предсказывать эффективность лекарства, было опубликовано 16 апреля в журнале Cancer Discovery в исследовании, в соавторстве с одним из нас, а также со многими другими учеными из ведущих онкологических исследовательских институтов по всему миру. Наш эксперимент показал, что препараты, выбранные алгоритмом в качестве приоритетных, с точностью 91% предсказывали способность достигать контроля над заболеваниями опухолей человека, трансплантированных мышам. Примечательно, что препараты, одобренные алгоритмом, значительно превосходили лекарства от рака, которые, по прогнозам, не работали, которые использовались в качестве контроля.
Особую пользу могут принести люди с редкими орфанными видами рака.
Еще более недавнее исследование, только что опубликованное в Cancer Cell , показывает, что VIPER можно использовать даже для идентификации лекарств, нацеленных на отдельные субпопуляции клеток в опухоли. Это важный подвиг, потому что опухоль, как и сам рак, не одинакова. Одна опухоль может содержать десятки молекулярн о различных субпопуляций с разной чувствительностью к лекарственным препаратам, явление, также известное как гетерогенность рака.
В комментарии, опубликованном вместе с исследованием Nature Cancer , группа известных сторонних исследователей рака описала инновационный подход как «дорожную карту для продвижения терапии рака».
Действительно, такая дорожная карта уже приводит к реальным последствиям в мире. В ближайшее время начнется клиническое исследование детей с метастатическими опухолями Вильмса и рабдоидными опухолями . Люди с такими редкими, орфанными видами рака, у которых отсутствуют целевые генетические мутации (включая большинство детей с раком), могут получить здесь особую пользу, преодолевая препятствия, влияющие на доступные в настоящее время подходы. Отчет о раке также включал исследование 14-летнего мальчика с редкой опухолью, которая прогрессировала на всех предыдущих лекарствах, но лекарство, предсказанное алгоритмом рака, могло вызвать длительную двухлетнюю ремиссию.
Триллионы долларов, бесчисленное количество жизней: мы считаем, что высокая стоимость и медленное развитие медицины рака сегодня отчасти коренятся в ошибочном предположении, что генетика держит все ключи. В то время как это верно для редких наследственных заболеваний, история гораздо сложнее для сложных заболеваний, включая большинство видов рака, где белки играют гораздо более важную роль.
К сожалению, за немногими заметными исключениями, даже точное понимание генетической структуры рака — обычный тест, проводимый на больных раком каждый день — не может полностью определить, какое лекарство или терапия будут наиболее эффективными. Для людей, больных раком, это часто приводит к дорогостоящим и физически изнурительным коктейлям из нескольких лекарств, многие из которых оказываются ударами в темноте, дающими лишь незначительные и временные преимущества.
Прорыв VIPER заключается в его способности оптимизировать использование существующих лекарств.
Новая парадигма, основанная на VIPER, устраняет разрыв между пациентами и препаратами, наиболее подходящими для их лечения, на основе неуловимых белковых мишеней, известных как «контрольные точки опухоли». Если этот подход масштабируется и получит широкое распространение, мы считаем, что эта стратегия может сэкономить триллионы долларов и бесчисленное количество жизней, предсказывая более эффективные методы лечения для конкретных групп пациентов.
Прорыв VIPER заключается в его способности оптимизировать использование существующих лекарств, освобождая нас от дорогостоящего процесса разработки новых лекарств, путем подключения пациентов к одобренным FDA лекарствам, которые могут воздействовать на уникальные белковые драйверы их опухолей.
Улучшенное выравнивание лекарственного средства и опухоли стало возможным благодаря этим подходам, подобным ИИ, для немедленной экономии средств. Они способствуют использованию одобренных, недорогих, легкодоступных лекарств, но, что немаловажно, они выявляют эффективные лекарства на ранней стадии, когда они, скорее всего, подействуют, снижая затраты и токсичность последующего лечения, когда первоначальные методы лечения не срабатывают.
В то время как всесторонняя теория, объясняющая сложности рака, остается неуловимой, мы можем повернуть за угол с помощью этих ориентированных на белок подходов. Алгоритмы рака, такие как VIPER, могут помочь нам спасать жизни, улучшать качество этих жизней, повышать точность клинических испытаний и снижать прогнозируемые многотриллионные затраты на лечение рака в течение следующих трех десятилетий. Эта новая стратегия, больше похожая на «раковый звездный выстрел», чем на «раковый лунный выстрел», предлагает путь вперед в нашей продолжающейся битве с этой разрушительной болезнью.
Доктор Гидеон Боскер, доктор медицинских наук, является генеральным директором и соучредителем DarwinHealth.
Доктор Андреа Калифано — профессор химии и системной биологии Клайда и Хелен Ву, заведующая кафедрой системной биологии Медицинского центра Ирвинга Колумбийского университета, директор Колумбийского центра генома JP Sulzberger и член Американской медицинской академии. Он является соучредителем DarwinHealth.
No comments:
Post a Comment