Чтобы двигаться вперед в борьбе с раком, Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) сделал нечто важное — он опубликовал полную генетическую карту клетки рака поджелудочной железы. Ученые всего мира теперь могут изучать эти данные, чтобы лучше диагностировать болезнь и создавать новые лекарства.

Объем этой информации колоссален — несколько терабайт. В них заключена вся генетическая инструкция раковой клетки, включая те ошибки-мутации, которые привели к болезни. Клетки пожертвовала 61-летняя женщина, больная раком поджелудочной железы. Она дала четкое и явное согласие на то, чтобы ее генетический код стал достоянием науки и использовался врачами по всему миру.

Раньше такое случалось без ведома пациентов. Самый известный пример — Генриетта Лакс. В 1951 году врачи взяли у нее образцы опухоли шейки матки без разрешения. Генриетта вскоре умерла и была похоронена в безымянной могиле, но ее «бессмертные» клетки изменили мир: помогли создать вакцину от полиомиелита, продвинуть генетику и даже разработать вакцины от COVID-19. Ее история стала книгой-бестселлером и фильмом с Опрой Уинфри в главной роли.

Раньше использование генетических данных часто вызывало споры именно из-за отсутствия согласия пациентов, — объясняет биомедицинский инженер NIST Джастин Зук. — Это первая в мире линия раковых клеток, созданная от человека, который явно и добровольно разрешил сделать свои генетические данные общедоступными.

Ученые опубликовали описание клеточной линии и всех данных в журнале Scientific Data. А сами «сырые» генетические данные выложило в открытый доступ сообщество „Genome in a Bottle“ — это альянс государственных, частных и академических организаций, который уже 12 лет создает эталонные стандарты для генетического анализа. В 2022 году внутри него стартовала специальная программа по изучению рака.

Чтобы проанализировать геном раковых клеток, исследователи использовали 13 разных современных технологий расшифровки ДНК. Каждая из них считывает последовательность «букв» генетического кода — аденина (A), тимина (T), гуанина (G) и цитозина ©. Но у каждой технологии есть свои слабые и сильные стороны, и результаты их работы немного отличаются.

NIST выложило в открытый доступ результаты работы всех 13 методов. Теперь ученые могут сверять с этими данными свои собственные результаты. Если есть расхождения, можно понять, в чем проблема: в оборудовании, методике или программном обеспечении, — и вовремя все исправить.

Эти данные — отличный тренажер для искусственного интеллекта. ИИ можно научить точнее находить опасные мутации и подбирать лекарства, которые будут против них наиболее эффективны.

Сейчас врачи отправляют образцы опухолей пациентов в лаборатории для генетического анализа. Результаты помогают понять природу рака и выбрать точное лечение.

Лаборатории могут использовать базу данных NIST для контроля качества своего оборудования, — говорит Зук. — А значит, люди могут больше доверять результатам анализов из клинических лабораторий.

Ученые смогут копаться в этих данных в поисках новых мутаций, чтобы лучше понять, как рак возникает и развивается. Хотя конкретно эта клетка — из опухоли поджелудочной железы одной пациентки, типы мутаций у всех раков очень похожи. Поэтому данные пригодятся для изучения и других видов онкологии.

Производители оборудования тоже смогут проанализировать, как их технологии показали себя в сравнении с другими. Это поможет улучшить существующие аппараты для секвенирования и создать новые.

Команда Джастина Зука уже планирует повторить тот же подвиг с другими типами рака. Важно, что та же самая пациентка пожертвовала и свои здоровые клетки. Данные по ним тоже опубликованы. Теперь ученые могут сравнить их с раковыми и увидеть разницу во всех деталях.

В долгосрочной перспективе мы очень надеемся, что наша работа приведет к появлению новых, более точных методов диагностики и лечения рака, — говорит Зук.

Реальная польза этого исследования носит фундаментальный и прикладной характер одновременно.

• Во-первых, это эталон качества. Клинические лаборатории, занимающиеся секвенированием опухолей пациентов, впервые получают беспрецедентно детальный «отчет о проделанной работе» от ведущей метрологической организации мира. Это позволит стандартизировать анализы по всему миру, снизив количество ошибок и неточностей в диагнозах.
• Во-вторых, это ускоритель исследований. Вместо того чтобы тратить годы на сбор и валидацию данных, фармакологические компании и научные центры могут сразу использовать этот проверенный геном для тренировки алгоритмов ИИ для разработки лекарств и поиска новых мишеней для терапии.
• В-третьих, это мощный образовательный ресурс для нового поколения биоинформатиков и онкологов.

Главное ограничение исследования, которое справедливо отмечают и сами авторы, — это единичный образец. Рак поджелудочной железы, как и любой другой, обладает высокой гетерогенностью. Это означает, что мутации и их комбинации могут значительно различаться у разных пациентов с одним и тем же типом опухоли. Следовательно, эталонный геном одной пациентки, каким бы идеально отсеквенированным он ни был, не может охватить все это разнообразие.

Существует риск, что методы диагностики или алгоритмы, «обученные» на этом единственном геноме, будут слишком заточены под его специфичные мутации и могут пропустить аномалии, характерные для других пациентов. Для создания действительно универсальных стандартов необходимо повторить эту титаническую работу для десятков, если не сотен образцов разных типов рака.

Ранее ученые открыли новый метод исправления генетических ошибок.