Program AI baru, SEKUOIA, dapat menganalisis gambar mikroskopis dari biopsi tumor (kiri, ungu) dan dengan cepat menentukan gen mana yang mungkin dihidupkan dan dimatikan dalam sel yang dikandungnya (ekspresi gen ditunjukkan dalam warna merah dan biru di sebelah kanan ). Kredit: Emily Moskal/Pengobatan Stanford
Untuk menentukan jenis dan tingkat keparahan kanker, ahli patologi biasanya menganalisis bagian biopsi tipis tumor di bawah mikroskop. Namun untuk mengetahui perubahan genom mana yang mendorong pertumbuhan tumor – informasi yang dapat memandu cara pengobatannya – para ilmuwan harus melakukan pengurutan genetik RNA yang diisolasi dari tumor, sebuah proses yang dapat memakan waktu berminggu-minggu dan menghabiskan biaya ribuan dolar.
Kini, para peneliti Stanford Medication telah mengembangkan program komputer kecerdasan buatan yang dapat memprediksi aktivitas ribuan gen di dalam sel tumor hanya berdasarkan gambar biopsi mikroskopis standar.
Alat tersebut, dijelaskan secara on-line di Nature Communications pada 14 November, dibuat menggunakan knowledge dari lebih dari 7.000 sampel tumor yang berbeda. Tim tersebut menunjukkan bahwa mereka dapat menggunakan gambar biopsi yang dikumpulkan secara rutin untuk memprediksi variasi genetik pada kanker payudara dan untuk memprediksi hasil akhir pasien.
“Perangkat lunak jenis ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanda gen pada tumor pasien dengan cepat, mempercepat pengambilan keputusan klinis, dan menghemat ribuan dolar bagi sistem perawatan kesehatan,” kata Dr. Olivier Guever, profesor ilmu knowledge biomedis. dan penulis senior makalah ini.
Pekerjaan ini juga dipimpin oleh mahasiswa pascasarjana Stanford Mario Pizuri dan rekan pascadoktoral Dr. Yuanning Zheng dan Dr. Francisco Perez.
Didorong oleh genomik
Para dokter semakin mengarahkan pilihan pengobatan kanker—termasuk kemoterapi, imunoterapi, dan terapi berbasis hormon—untuk merekomendasikan kepada pasien mereka tidak hanya berdasarkan pada organ mana yang terkena kanker pasien, namun juga pada gen mana yang digunakan tumor untuk mendorong pertumbuhan dan pertumbuhannya. menyebar. . Mengaktifkan atau menonaktifkan gen tertentu dapat membuat tumor menjadi lebih agresif, lebih mungkin bermetastasis, atau lebih atau kurang responsif terhadap obat tertentu.
Namun, mengakses informasi ini seringkali memerlukan pengurutan genom yang mahal dan memakan waktu.
Gevaert dan rekan-rekannya mengetahui bahwa aktivitas gen dalam sel individu dapat mengubah penampilan sel-sel tersebut dengan cara yang seringkali tidak terlihat oleh mata manusia. Mereka beralih ke kecerdasan buatan untuk menemukan pola-pola ini.
Para peneliti memulai dengan 7.584 biopsi kanker dari 16 jenis kanker berbeda. Setiap biopsi dipotong menjadi beberapa bagian tipis dan disiapkan menggunakan metode yang dikenal sebagai pewarnaan hematoksilin dan eosin, yang merupakan standar untuk memvisualisasikan tampilan sel kanker secara keseluruhan. Informasi tentang transkriptom kanker – gen mana yang secara aktif digunakan oleh sel – juga tersedia.
Mannequin kerja
Setelah para peneliti mengintegrasikan biopsi kanker baru mereka serta kumpulan knowledge lainnya, termasuk knowledge transkriptomik dan gambar dari ribuan sel sehat, program AI—yang mereka beri nama SEKUOIA (kuantifikasi ekspresi berbasis slide menggunakan perhatian linier)—mampu memprediksi ekspresi sampel lebih dari 15.000 gen berbeda dari gambar berwarna.
Untuk beberapa jenis kanker, aktivitas gen yang diprediksi oleh AI memiliki lebih dari 80% korelasi dengan knowledge aktivitas gen sebenarnya. Secara umum, semakin banyak sampel jenis kanker apa pun yang disertakan dalam knowledge awal, semakin baik kinerja mannequin pada jenis kanker tersebut.
“Dibutuhkan beberapa kali pengulangan model untuk mencapai titik di mana kami puas dengan kinerjanya,” kata Gevert. “Tetapi pada akhirnya untuk beberapa jenis tumor, hal ini sampai pada titik di mana hal ini dapat berguna di klinik.”
Gevaert menunjukkan bahwa dokter sering kali tidak melihat gen satu per satu untuk membuat keputusan klinis, namun pada tanda gen yang mencakup ratusan gen berbeda. Misalnya, banyak sel kanker mengaktifkan kelompok yang sama yang terdiri dari ratusan gen yang terkait dengan peradangan, atau ratusan gen yang terkait dengan pertumbuhan sel. Dibandingkan dengan kinerjanya dalam memprediksi ekspresi gen individu, SEKUOIA bahkan lebih akurat dalam memprediksi apakah program genom besar tersebut diaktifkan.
Agar knowledge dapat diakses dan diinterpretasikan dengan mudah, para peneliti memprogram SEKUOIA untuk menampilkan temuan genetik sebagai peta visible biopsi tumor, sehingga memungkinkan ilmuwan dan dokter melihat perbedaan variasi genetik di berbagai space tumor.
Memprediksi hasil pasien
Untuk menguji kegunaan SEKUOIA dalam pengambilan keputusan klinis, Gevaert dan rekannya mengidentifikasi gen kanker payudara yang ekspresinya dapat diprediksi secara akurat oleh mannequin dan sudah digunakan dalam tes kanker payudara genomik komersial. (Tes MammaPrint, yang disetujui oleh Meals and Drug Administration, misalnya, menganalisis tingkat 70 gen yang terkait dengan kanker payudara untuk memberikan perkiraan risiko kambuhnya kanker kepada pasien.)
“Kanker payudara memiliki sejumlah tanda gen yang telah dipelajari dengan baik dan telah terbukti selama dekade terakhir sangat berkorelasi dengan respons pengobatan dan hasil akhir pasien,” kata Gevaert. “Ini menjadikannya kasus uji yang ideal untuk model kami.”
SEKUOIA, tim menunjukkan, dapat memberikan jenis penilaian risiko genom yang sama seperti MammaPrint hanya dengan menggunakan gambar biopsi tumor yang diwarnai. Hasilnya diulangi pada beberapa kelompok pasien kanker payudara yang berbeda. Dalam setiap kasus, pasien yang diidentifikasi sebagai pasien berisiko tinggi oleh SEKUOIA memiliki hasil yang lebih buruk, dengan tingkat kekambuhan kanker yang lebih tinggi dan waktu yang lebih singkat sebelum kanker mereka muncul kembali.
Mannequin AI belum dapat digunakan dalam lingkungan klinis – mannequin ini perlu diuji dalam uji klinis dan disetujui oleh FDA sebelum dapat digunakan untuk memandu keputusan pengobatan – tetapi Gevaert mengatakan timnya sedang meningkatkan algoritma dan mempelajarinya. potensi penerapannya. Di masa depan, katanya, SEKUOIA dapat mengurangi kebutuhan akan tes ekspresi gen yang mahal.
“Kami menunjukkan betapa bermanfaatnya hal ini untuk kanker payudara, dan sekarang kami dapat menggunakannya untuk semua jenis kanker dan melihat tanda gen apa pun yang ada,” katanya. “Ini adalah sumber data baru yang belum pernah kami miliki sebelumnya.”
Para ilmuwan dari Roche Diagnostics juga merupakan penulis makalah ini.
Informasi lebih lanjut: Marija Pizurica dkk., Profil digital ekspresi gen dari gambar histologis dengan perhatian linier, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-54182-5
Disediakan oleh Pusat Medis Universitas Stanford
Kutipan: Alat AI memprediksi aktivitas gen kanker dari gambar biopsi (2024, 14 November) Diakses pada 15 November 2024, dari https://medicalkpress.com/nevs/2024-11-ai-tool-cancer-gene-biopsi html
Dokumen ini memiliki hak cipta. Kecuali untuk transaksi wajar untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.
