3 вопроса: создание прогностических моделей для характеристики прогрессирования опухоли

Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) Picower Institute for Learning and Memory School of Humanities, Arts, and Social Sciences MIT Schwarzman College of Computing

3 вопроса: построение предиктивных моделей для характеристики прогрессирования опухоли

Так же как финчи Дарвина развивались под воздействием естественного отбора, чтобы выживать, клетки, образующие раковую опухоль, аналогичным образом противостоят селективным давлению, чтобы выжить, эволюционировать и распространяться. Опухоли на самом деле представляют собой сложные наборы клеток с собственной уникальной структурой и способностью к изменениям.

Сегодня инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения предлагают беспрецедентную возможность прояснить общие закономерности, управляющие прогрессированием опухоли на генетическом, эпигенетическом, метаболическом и микроокруженческом уровнях.

Мэтью Г. Джонс, ассистент-профессор в Кафедре биологии MIT, в Институте Коча по интегративным исследованиям рака и в Институте медицинской инженерии и науки, надеется использовать вычислительные подходы для построения предиктивных моделей — играть в шахматы с раком, чтобы понять способность опухоли эволюционировать и сопротивляться лечению с конечной целью улучшения исходов для пациентов. В этом интервью он описывает свою текущую работу.

В: Какой аспект прогрессирования опухоли вы стремитесь изучить и охарактеризовать?

О: Очень распространённая история при раке такова: пациенты сначала отвечают на терапию, а затем это лечение со временем перестаёт работать. Причина этого в том, что опухоли обладают невероятной и очень сложной способностью эволюционировать: способностью менять свой генетический состав, состав сигнальных белков и клеточную динамику. Опухоль как система также эволюционирует на структурном уровне. Часто причина, по которой пациент погибает от опухоли, заключается в том, что либо опухоль эволюционировала в состояние, которым мы больше не можем управлять, либо она эволюционирует непредсказуемо.

Во многих отношениях рак можно считать, с одной стороны, крайне дезрегулированным и неорганизованным, а с другой стороны — имеющим собственную внутреннюю логику, которая постоянно меняется. Центральный тезис моей лаборатории в том, что опухоли следуют стереотипным шаблонам в пространстве и времени, и мы надеемся с помощью вычислений и экспериментальных технологий декодировать молекулярные процессы, лежащие в основе этих преобразований.

Мы сосредоточены на одном специфическом способе эволюции опухолей через форму амплификации ДНК, называемую внекромосомной ДНК. Отрезанные от хромосомы, эти ecDNA циркуляризуются и существуют как собственный отдельный пул частиц ДНК в ядре.

Первоначально обнаруженные в 1960‑х годах, ecDNA считались редким явлением при раке. Однако когда в 2010‑х годах исследователи начали применять секвенирование следующего поколения к большим когортам пациентов, стало ясно, что эти амплификации ecDNA не только дают опухолям способность адаптироваться к стрессам и терапии быстрее, но и встречаются гораздо чаще, чем считалось ранее.

Теперь мы знаем, что амплификации ecDNA обнаруживаются примерно в 25 процентах случаев рака, в самых агрессивных опухолях: мозга, лёгких и яичников. Мы установили, что по ряду причин амплификации ecDNA способны менять «правила игры», по которым опухоли эволюционируют, позволяя им ускоряться до более агрессивной болезни оченьunexpectedным способами.

В: Как вы используете машинное обучение и искусственный интеллект для изучения амплификаций ecDNA и эволюции опухолей?

О: Мне важно переводить то, чем я занимаюсь в лаборатории, в улучшение жизни пациентов. Я хочу начать с данных пациентов, чтобы обнаружить, как различные эволюционные давления двигают болезнь и мутации, которые мы наблюдаем.

Одним из инструментов, которые мы используем для изучения эволюции опухолей, являются технологии прослеживания линий на уровне одиночных клеток. В широком смысле они позволяют нам изучать родословные отдельной клетки. Когда мы берём пробу конкретной клетки, мы не только знаем, как выглядит эта клетка, но и можем (в идеале) точно определить, когда в истории опухоли появились агрессивные мутации. Эта эволюционная история даёт нам способ изучать эти динамические процессы, которые в противном случае мы не смогли бы наблюдать в реальном времени, и помогает нам понять, как мы могли бы перехватить эту эволюцию.

Я надеюсь, что мы станем лучше стратифицировать пациентов, которые ответят на определённые препараты, предсказывать и преодолевать лекарственную резистентность и выявлять новые терапевтические мишени.

В: Что вас вдохновило на присоединение к сообществу MIT?

О: Одно из того, что меня действительно привлекло, — это интеграция превосходства как в инженерных, так и в биологических науках. В Институте Коча каждый этаж устроен так, чтобы способствовать взаимодействию инженеров и базовых учёных, и за пределами кампуса мы можем связаться со всеми биомедицинскими исследовательскими предприятиями в большом Бостонском регионе.

Ещё меня притянуло в MIT — сильный акцент на образовании, подготовке и инвестировании в успех студентов. Я лично считаю, что то, что отличает академические исследования от индустриальных, — это то, что академическая работа по сути является служением: мы обучаем следующее поколение учёных.

Для меня всегда было миссией привносить превосходство как в вычислительные, так и в экспериментальные технологии. Типы стажёров, которых я надеюсь привлечь, — это те, кто стремится к сотрудничеству и решению больших задач, требующих обеих дисциплин. KI [Институт Коча] уникально устроен для такого гибридного лабораторного формата: моя «сухая» лаборатория находится рядом с «мокрой», и это источник сотрудничества и связей, что отражает общую визию KI.

Institute for Medical Engineering and Science Koch Institute for Integrative Cancer Research Institute for Medical Engineering and Science (IMES) Воспаление «будит» спящие раковые клетки, позволяя им снова размножаться Прослеживание семейного древа рака до его корней раскрывает, как растут опухоли Моделирование механизмов метастазирования Дать ИИ «кристально ясное» видение материального мира Создание сообщества среди инноваций в Кендалл-Сквер Сьюзи Нельсон преобразила студенческую жизнь в MIT Студенческие лидеры MIT: интервью с президентом Ассоциации студенческой активности Ханой Соуза Отчёт о состоянии устойчивости цепочек поставок: корпоративные обязательства на рекордно высоком уровне, но управление отстаёт Модель ИИ расшифровывает язык, которым клетки общаются

Massachusetts Institute of Technology 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA, USA