Инструмент на основе искусственного интеллекта улучшает прогнозирование реакции на препараты для иммунотерапии онкологических заболеваний

Инструмент разработали айтишники и врачи Гарвардской медицинской школы (США).

Предполагается что в недалёком будущем модель искусственного интеллекта (ИИ), называемая COMPASS, будет использоваться в онкологических клиниках в качестве инструмента для принятия решений, который поможет врачам определить - кому из пациентов больше всего подойдут препараты, называемые ингибиторы контрольных точек иммунного ответа.

Иллюстрация. Стратегии тонкой настройки на основе предварительно обученной модели ИИ.

Препараты для иммунотерапии рака, известные как ингибиторы контрольных точек иммунного ответа, излечивают одних пациентов

превращают смертельную болезнь в поддающееся контролю хроническое заболевание у других. Но эти препараты помогают лишь части пациентов, и неизвестно, почему именно им. Этот пробел в знаниях пагубно влияет на прогноз для пациентов, набор участников для клинических испытаний и исследования, которые могут привести к разработке новых методов лечения.

Новая модель искусственного интеллекта под названием COMPASS, разработанная исследователями из Гарвардской медицинской школы и их коллегами, позволяет точнее предсказать, какие пациенты с наибольшей вероятностью ответят на иммунотерапию. Используя данные о пациентах, прошедших лечение в прошлом, модель превзошла лучшие из существующих подходов на 8,5%. Она делает прогнозы на основе активности генов в опухоли пациента и обосновывает свои выводы.

Если эти результаты подтвердятся в ходе будущих клинических испытаний, COMPASS может привести к созданию более персонализированной медицины для онкологических пациентов, более эффективному набору участников для испытаний новых методов лечения и появлению новых мишеней для исследований.

Результаты подробно описаны в Nature Medicine.

Shen, W., et al. Generalizable AI predicts immunotherapy outcomes across cancers and treatments, Nature Medicine (2026). DOI: 10. 1038/ s41591-026-04502-7

«Ингибиторы контрольных точек иммунного ответа — это перспективный метод лечения, который за последнее десятилетие изменил подход к борьбе с раком, заставляя иммунную систему бороться с раковыми клетками и уничтожать их. Используя передовые возможности искусственного интеллекта, мы можем определить, кто с наибольшей вероятностью отреагирует на конкретный ингибитор контрольных точек иммунного ответа, еще до того, как пациент получит препарат», — заявила старший автор исследования Маринка Зитник, ассоциированный профессор кафедры биомедицинской информатики в Институте Блаватника при Гарвардской медицинской школе.

[Справка. Американская исследовательница Маринка Зитник родилась в бывшей Югославии, в республике Словения. В школе увлекалась программированием и математикой. Она получила степень бакалавра с двойной специализацией (компьютерные науки и математика) в Университете Любляны в Словении в 2012 году. После получения образования в Британии она переехала в США. Она сделала заметный вклад в науку на стыке ИИ и медицины].

Потенциально эффективная терапия рака

Первые ингибиторы контрольных точек иммунного ответа были одобрены Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США в 2011 году. Эти препараты, появление которых стало возможным в том числе благодаря исследованиям ученых из Гарвардской медицинской школы, воздействуют на белки на поверхности опухолевых клеток или Т-клеток, в том числе на PD-L1, PD-1 и CTLA-4. Эти белки могут действовать как «плащ-невидимка», защищая раковые клетки от иммунной атаки. Ингибиторы контрольных точек иммунного ответа нарушают это взаимодействие, позволяя иммунной системе распознавать злокачественные клетки и уничтожать их.

Для некоторых пациентов с определенными видами рака ингибиторы контрольных точек иммунного ответа стали буквально спасательным кругом, продлившим жизнь намного дольше, чем считалось возможным в прошлом. Например, бывший президент США Джимми Картер прожил девять лет после того, как у него диагностировали меланому IV стадии с метастазами в печени и головном мозге. Во многом это стало возможным благодаря приему блокатора PD-1 под названием пембролизумаб.

Однако Картер и другие пациенты, реагирующие на ингибиторы иммунных контрольных точек, составляют лишь малую часть тех, кто получает эти препараты. Клинические испытания показали, что только от 10% до 40% пациентов, в зависимости от типа рака, добиваются успеха при лечении ингибиторами иммунных контрольных точек. Те, кто не реагирует на лечение, не только рискуют столкнуться с серьезными побочными эффектами, но и тратят время на неэффективное лечение, в то время как их рак прогрессирует.

Некоторые виды машинного обучения и анализ биомаркеров используются для прогнозирования того, какие пациенты с наибольшей вероятностью ответят на иммунотерапию ингибиторами контрольных точек иммунного ответа.

[Справка. Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — это совокупность методов, направленных на то, чтобы заставить искусственный интеллект (ИИ) учиться и действовать как человек, а также сделать так, чтобы ИИ сам постоянно улучшал свое обучение и способности на основе данных о реальном мире.].

В частности, обнаружено что ответ на лечение связан с иммунной реакцией воспалённого микроокружения опухоли, при которой происходит инфильтрация опухоли иммунными клетками, в то время как опухоли пациентов, не ответивших на лечение, часто представляют собой так называемые иммунные пустыни.

Однако значительное число пациентов реагируют на эти препараты неожиданным образом, что негативно сказывается на достоверности прогнозов.

«Это не просто пробел в знаниях, — говорит Маринка Зитник, которая также является сотрудником Института изучения естественного и искусственного интеллекта Кемпнера при Гарвардском университете. — Это одна из главных нерешенных проблем в онкологии».

COMPASS укажет путь тем, кто принимает меры

Зитник и ее коллеги разработали COMPASS, чтобы решить эту проблему. Модель прогнозирует реакцию на ингибиторы контрольных точек иммунного ответа, анализируя активность почти 16 000 генов,

про которые известно что они влияют на состояние иммунных клеток, взаимодействие опухоли с микроокружением и сигнальные пути.

Модель COMPASS была разработана на основе так называемой архитектуры трансформера с настраиваемым узким местом. Вместо того чтобы выдавать прогнозы по принципу «черного ящика» без каких-либо пояснений, она предоставляет результаты, которые может интерпретировать человек, и обосновывает свои выводы.

Исследователи обучили COMPASS на данных о 10 184 опухолях 33 типов рака, полученных из «Атласа ракового генома» — общедоступной базы данных, содержащей генетические последовательности и молекулярные данные первичных раковых и соответствующих нормальных образцов. С помощью этих данных программа искусственного интеллекта «выучила», какая активность генов коррелирует с ответом на различные типы ингибиторов контрольных точек иммунного ответа и отсутствием такого ответа.

Затем команда доработала эту модель, используя результаты 16 клинических исследований, в которых проверялось влияние различных схем ингибиторов иммунных контрольных точек на семь типов рака. Чтобы оценить эффективность модели, они по очереди исключали отдельные клинические исследования из процесса доработки и просили COMPASS предсказать, какие пациенты ответят на ингибиторы иммунных контрольных точек, а какие нет.

Результаты показали, что COMPASS превосходит лучший из существующих подходов к прогнозированию ответа на ингибиторы иммунных контрольных точек в среднем почти на 10%. Это повышение точности справедливо для различных типов рака, ингибиторов иммунных контрольных точек, платформ для секвенирования геномных транскриптов и мест биопсии.

Поскольку результаты поддавались интерпретации, команда смогла объяснить неожиданные результаты, связанные с отклонениями в реакции на ингибиторы иммунных контрольных точек. Например, экспрессия генов у некоторых пациентов, не ответивших на лечение, коррелировала с процессами, препятствующими иммунному ответу. И наоборот, сигнатуры экспрессии генов у пациентов, ответивших на лечение, часто указывали на биологические процессы, стимулирующие различные типы иммунной активности.

Перспективы исследований

По словам Зитник, если эти результаты подтвердятся в ходе будущих клинических испытаний, COMPASS можно будет использовать в онкологических клиниках в качестве инструмента для принятия решений, который поможет врачам определить, кому из пациентов больше всего подойдут препараты, называемыe ингибиторы контрольных точек иммунного ответа.

Этот инструмент также может стать подспорьем для клинических исследований ингибиторов иммунных комплексов, помогая организаторам набирать участников, наиболее подходящих для исследования, и повышая вероятность значимого ответа на лечение.

А поскольку данные от COMPASS поддаются интерпретации, добавила Зитник, они могут породить новые гипотезы о том, как иммунная система борется с раком, что, в свою очередь, может привести к появлению новых мишеней для лекарств.

Маринка Зитник и ее коллеги планируют проверить, может ли включение дополнительных данных в COMPASS еще больше повысить его точность. Это могут быть сведения из электронных медицинских карт пациентов, такие как история болезни, сопутствующие заболевания и реакция на другие препараты и методы лечения, а также данные секвенирования отдельных клеток, которые могут пролить свет на роль различных клеточных популяций в реакции на ингибиторы контрольных точек иммунного ответа.

Ранее в паблике "Доказательная медицина" было опубликовано:

Иммунотерапия рака - как это работает

Автор: Вероника Тулейко, врач-онколог, химиотерапевт, выпускница Высшей школы онкологии.

vk.com/wall-136637198_153009

Выживаемость при меланоме увеличилась в 11 раз - благодаря иммунотерапевтическим препаратам

Американские врачи-онкологи опубликовали окончательные результаты наблюдения за пациентами с метастатической меланомой, которые получали иммунотерапию.

vk.com/wall-136637198_176808

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: