ЛЕНТА

Машинное обучение помогло диагностировать рак по ДНК микроорганизмов в крови

David Goodsell / Wikimedia Commons

Ученые создали наиболее полную библиотеку следов нуклеиновых кислот микробиоты в анализах онкологических пациентов и с помощью методов машинного обучения выделили микроорганизмы, специфичные для различных типов опухолей. В перспективе это позволит создать новый универсальный метод диагностики рака на ранних стадиях по анализу крови. Статья опубликована в журнале Nature.

Рак принято рассматривать как заболевание, которое напрямую связано с человеческим геномом, однако недавние исследования установили, что микробиом также влияет на опухоли и препятствует их эффективному лечению. До сих пор не известно, какой именно вклад обитатели нашего организма вносят в развитие различных типов рака. Исследовать эту зависимость трудно, потому что в процессе сбора и анализа образцов высока вероятность загрязнить их дополнительными нуклеиновыми кислотами.

Поиском простого и эффективного анализа, который мог бы выявлять рак различных типов на ранних стадиях, занято множество исследователей по всему миру. Сейчас разрабатывают целый ряд тестов, которые определяют опухоли по образцу крови; в качестве маркеров используют специфические белки или мутантную ДНК. Современные технологии статистической обработки результатов секвенирования ДНК позволяют исключить из анализа генетические следы, которые были внесены в образцы извне, и открывают возможность диагностировать рак по составу микробиоты.

Группа ученых под руководством Грегори Пура (Gregory Poore) из Калифорнийского университета в Сан-Диего проанализировала более 18 тысяч образцов 33 типов опухолей из Атласа ракового генома на наличие в них микробной ДНК или РНК. К базе данных применили два независимых метода отбора и исключили материал, наличие которого могло быть следствием технической погрешности или загрязнения образца.

Затем ученые применили к данным (неразмеченные данные, застрагивающие 17 тысяч образцов 32 видов рака) стохастический градиентный бустинг, который должен был отличать опухолевые образцы от нормальных и классифицировать их по типам рака. Для проверки результата выборку разбили на две части, обучили алгоритм на каждой из них по отдельности, а затем применили полученные модели к другой половине данных. После этого отобрали образцы только пациентов на первой и второй стадиях рака (существующие методы диагностики плохо работают на ранних сроках) и провели обучение на них.

Финальной стадией была проверка алгоритма в условиях реальной жизни. Для этого исследователи взяли анализы крови у 69 здоровых людей и 100 пациентов на третьей или четвертой стадии одного из трех типов рака (рак простаты, легких или меланома) и секвенировали плазменную внеклеточную ДНК. К полученным образцам микробной ДНК применили алгоритм, выработанный на Атласе ракового генома.

В итоге даже после отбраковки больше 90 процентов данных модель успешно определяла тип опухоли как на всех стадиях, так и только на ранних. При тестировании в реальных условиях алгоритм идентифицировал более 90 процентов пациентов с раком, и не дал ложно-позитивных результатов для здоровых людей. Модель в 81 проценте случаев правильно отличила образцы больных раком легких и раком простаты.

Остается неясным, как микроорганизмы, ДНК которых использовали в анализе, связаны с развитием рака. Также непонятно, где находятся эти существа — в опухоли, в иммунных клетках или соединительной ткани — их следы могли попасть в кровь в любом из этих случаев. Неизвестно даже, были ли они живыми при взятии анализа.

Помимо следов микроорганизмов, исследователи пытаются выделить и другие маркеры опухолей. В 2018 году ученые создали тест, который позволяет с высокой точностью диагностировать восемь видов рака на ранних стадиях. В основе этого анализа лежит определение внеклеточных ДНК и белков, характерных для опухолей.

Алиса Бахарева

источник

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!
Установите приложение MEGANEWS на Google Play
УСТАНОВИТЬ
Закрыть
Закрыть

Обнаружен Adblock

Поддержите нас, пожалуйста, отключив блокировку рекламы.