Инновация: создано программное обеспечение, которое предсказывает поведение раковых клеток

Подобно погодным моделям, которые предсказывают приход штормов, исследователи разработали метод прогнозирования клеточной активности в тканях с течением времени . Новое программное обеспечение объединяет геномные технологии с вычислительными моделями для прогнозирования поведенческих изменений в клетках, таких как межклеточная коммуникация, которая может способствовать пролиферации опухолевых клеток. Исследователи из Института геномных наук (IGS) в Медицинской школе Университета Мэриленда (UMSOM) были соруководителями исследования, опубликованного онлайн 25 июля в журнале Cell. Это результат многолетнего многолабораторного проекта на стыке разработки программного обеспечения и важного сотрудничества между лабораторными и клиническими исследователями. Это исследование может привести к созданию компьютерных программ, которые могут помочь определить наилучшее лечение онкологических больных , по сути создавая «цифрового двойника» пациента. «Хотя стандартные биомедицинские исследования достигли больших успехов в описании клеточных экосистем с помощью геномных технологий, результат по-прежнему представляет собой единичный снимок во времени, а не показывает, как такие заболевания, как рак, могут возникать в результате коммуникации между клетками», — сказала Жанетт Джонсон , доктор философии, научный сотрудник Института геномных наук (IGS) при UMSOM и соавтор этого исследования.

Рак контролируется или активируется иммунной системой, которая крайне индивидуальна; эта сложность затрудняет прогнозирование на основе данных о раке у конкретного пациента. Уникальность данного исследования заключается в использовании простой «грамматики гипотез», которая использует общий язык в качестве связующего звена между биологическими системами и вычислительными моделями и моделирует поведение клеток в тканях. Пол Маклин, доктор философии, профессор кафедры интеллектуальных систем в Университете Индианы, возглавил группу исследователей, разработавших грамматику для описания поведения клеток. Эта грамматика позволяет учёным использовать простые английские предложения для построения цифровых представлений многоклеточных биологических систем и позволила группе разработать вычислительные модели для сложных заболеваний, таких как рак. «Эта новая «грамматика», подобно тому, как она обеспечивает взаимодействие между биологией и кодом, также позволяет учёным из разных дисциплин использовать эту парадигму моделирования в своих исследованиях», — сказал Дэниел Бергман, доктор философии, научный сотрудник Института геологии и доцент кафедры фармакологии и физиологии в Университете Индианы, а также соруководитель исследования вместе с Джонсоном. Бергман и его коллеги из IGS затем объединили эту грамматику с геномными данными, полученными из образцов реальных пациентов, для изучения рака молочной железы и поджелудочной железы , используя такие технологии, как пространственная транскриптомика. В случае рака молочной железы команда IGS смоделировала эффект, при котором иммунная система не ограничивает рост опухолевых клеток , а вместо этого способствует инвазии и распространению рака. Они адаптировали эту структуру вычислительного моделирования для моделирования реальных клинических испытаний иммунотерапии при раке поджелудочной железы . Используя геномные данные, полученные из образцов нелеченой ткани рака поджелудочной железы, модель предсказала, что каждый виртуальный «пациент» будет иметь различный ответ на иммунотерапию, что демонстрирует важность клеточных экосистем для прецизионной онкологии. Например, рак поджелудочной железы трудно поддается лечению, отчасти потому, что он часто окружен густой сетью нераковых клеток, называемых фибробластами. Команда использовала новую технологию пространственной геномики, чтобы дополнительно продемонстрировать, как взаимодействуют фибробласты и опухолевые клетки. Программа позволила ученым отслеживать рост и прогрессирование опухолей поджелудочной железы до тех пор, пока они не проникнут в ткани реального пациента.