Расшифровка микроокружения опухоли с помощью искусственных опухолевых транскриптомов

У нас пора отпусков, но новые статьи сами о себе не расскажут. Три дня назад в Cancer Cell вышла интересная работа о возможностях машинного обучения и реконструкции опухолевого микроокружения для предсказания типов клеток. Очень повезло, что мы работаем с авторами статьи в одной компании, и вероятно, скоро будет журнальный клуб:) ?

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S153561082200321X

Авторы работы описывают новый алгоритм машинного обучения - Kassandra, работающий с деконволюцией на основе дерева решений, способный реконструировать состав микроокружения опухоли и клеточный состав крови, анализируя клеточные популяции с помощью РНК-секвенирования. При этом алгоритм работает как на свежей ткани, так и на архивных образцах.

Результаты исследования показали, что разработанный на основе 9 400 профилей РНК клеток тканей и крови, алгоритм распознает 51 уникальную субпопуляцию клеток и характеризует стромальные и иммунные элементы в опухолях лёгких и почек.

Реконструкция опухолевого микроокружения показала, что присутствие PD1-положительных CD8+ T-клеток сильно коррелирует с ответом на иммунотерапию и уровнем белка PD-L1, выявленным с помощью иммуногистохимии, установленным биомаркером ответа на иммунотерапию, что указывает на то, что в будущем клеточная деконволюция на основе RNA-seq может использоваться для принятия клинических решений в онкологии.

Источник: www.sciencedirect.com

Комментарии: