Ученые из VCU Massey Comprehensive Cancer Center создали алгоритм, который может изменить подход к лечению рака и подбору лекарств. Алгоритм TACIT (Threshold-based Assignment of Cell Types from Multiplexed Imaging Data) определяет типы клеток по их молекулярным маркерам, сокращая время анализа с месяца до минут.

Разработчики — Цзиньцзэ Лю и Кевин Бёрд — использовали данные более 5 миллионов клеток из разных тканей: мозга, кишечника, слюнных желез. TACIT точнее существующих методов, потому что учитывает больше маркеров и лучше различает даже похожие клетки.

Результаты опубликованы в издании Nature Communications.

ИИ ускоряет диагностику и делает ее точнее, — говорит Лю. — Чем больше данных, тем лучше алгоритм предсказывает эффективность лечения.

TACIT уже сравнивали с другими методами — он оказался быстрее и надежнее. Например, он согласовывал результаты генетических и белковых тестов, что снижает риск ошибки. Для пациентов это значит:

• более точный диагноз,
• меньше ненужных процедур,
• шанс попасть в клиническое исследование, которое действительно поможет.

Сейчас у нас нет хорошего инструмента для отбора пациентов в trials, — объясняет Бёрд. — TACIT решает эту проблему.

Алгоритм также может предсказывать реакцию на уже одобренные FDA препараты.

Если пациенту не подходит экспериментальное лечение, мы можем предложить проверенный вариант, — добавляет Бёрд.

TACIT работает с разными типами данных — белками, РНК, тканями.

Это как Розеттский камень, — шутит Бёрд. — Он переводит язык клеток на понятный нам.

Ученые также разработали технологию, объединяющую два метода анализа белков. Раньше можно было изучать только один маркер за раз, теперь — несколько одновременно.

Главное преимущество TACIT — скорость и точность. В онкологии время критично: чем раньше поставлен диагноз, тем выше шансы на ремиссию. Алгоритм может:

• сократить период диагностики,
• снизить количество ошибочных назначений,
• персонализировать терапию.

Еще важнее его роль в клинических испытаниях. Сейчас до 90% experimental drugs не проходят trials из-за неправильного отбора пациентов. TACIT может увеличить эффективность исследований, экономя миллиарды долларов и годы работы.

Пока TACIT тестировали на ограниченных наборах данных. Клиническая практика сложнее: опухоли гетерогенны, маркеры меняются со временем. Нужны исследования на более разнообразных выборках, включая редкие типы рака.

Ранее ученые сообщили, что анализ крови улучшает лиагностику рака поджелудочной железы.