Ученые из университета Стэнфорда создали новые инструменты машинного обучения, которые позволили отобразить три различные клеточные конфигурации, соответствующие клиническим результатам у пациентов с редким и трудно излечимым раком, называемым саркомой мягких тканей.
Техника выявила клеточное окружение, коррелирующее с положительным ответом на иммунотерапию, что может помочь врачам принимать решения о лечении.
Саркомы мягких тканей редки — только около 13 500 случаев диагностируется ежегодно в США. Они возникают из мезенхимальных клеток, которые формируют соединительные ткани в организме, в отличие от эпителиальных клеток, из которых образуются большинство других раковых опухолей. Это различие предполагает, что основная биология сарком может отличаться от более распространенных раков.
Исследователи обратились к искусственному интеллекту, чтобы изучить взаимодействие различных типов клеток, известных как микросреда опухоли. Используя новые методы, они идентифицировали три клеточных сообщества, которые коррелировали с клиническими исходами у пациентов.
Пациенты, чьи опухоли были с высоким содержанием иммунных клеток, имели значительно лучшие результаты лечения, чем пациенты с опухолями, в которых было мало иммунных клеток и повышенные уровни белков, связанных с сигнальным путем Hedgehog.
Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.
