Нова алатка за машинско учење открива соединенија што ги принудуваат клетките на ракот на старост

Истражувањето опишува метод на машинско учење кој користи анализа на обликот на клетките за брзо идентификување на лекови што поттикнуваат стареење, забрзувајќи го откривањето на п16-позитивни тумори кои тешко се лекуваат

By
Во третманот на рак, намерното туркање на туморските клетки во стареење нуди начин да се запре нивниот раст без да се убијат целосно / Getty Images

Нова алатка за машинско учење може брзо да скенира илјадници соединенија за да ги пронајде оние што ги туркаат клетките на ракот во трајно стареење, нудејќи нова надеж за тешки за лекување карциноми, открива нова студија.

Истражувањето објавено во Стареење (Aging-US) опишува метод на машинско учење развиен од Рајан Волис и Клео Л. Бишоп кој користи анализа на обликот на клетките за брзо идентификување на лекови што поттикнуваат стареење, забрзувајќи го откривањето на п16-позитивни тумори кои тешко се лекуваат.

Клеточното стареење е природна состојба во која оштетените или старите клетки трајно престануваат да се делат.

Во третманот на рак, намерното туркање на туморските клетки во стареење нуди начин да се запре нивниот раст без да се убијат целосно.

Предизвикот беше сигурно потврдување на стареењето кај карциноми кои веќе изгледаат „остарени“ (т.н. Сен-Mарк+ тумори, како што е базалниот карцином на дојка), каде што конвенционалните биомаркери честопати не успеваат.

За да го решат ова, истражувачите Валис и Бишоп развиле САМП-Скор (SAMP-Score), алатка за машинско учење која целосно ги заобиколува традиционалните маркери.

Наместо тоа, таа го препознава стареењето со анализа на микроскопски промени во обликот и структурата на клетките, различни обрасци наречени морфолошки профили поврзани со стареењето САМПс(SAMPs).

Обучен на илјадници слики, моделот сега може прецизно да го одвои вистинското стареење од обичната токсичност или нормалната варијација, обезбедувајќи брз, визуелен начин за скрининг на соединенијата што ги тераат клетките на ракот во трајно пензионирање.

„Оваа техника се темели на нашето претходно набљудување дека клетките што стареат развиваат различни морфолошки профили поврзани со стареењето (САМПс), кои можат лесно да се проценат во традиционално предизвикувачки контексти за идентификација на стареењето, вклучително и скрининг со висок проток“, велат истражувачите во студијата.

Додека тимот користеше САMП-Скор за скрининг на повеќе од 10.000 експериментални соединенија, беше идентификувано соединение наречено QM5928 кое предизвикува стареење кај повеќе типови на клетки на ракот, но не ги убива.

Истражувачите веруваат дека ова соединение е вредно за понатамошно проучување. QM5928 беше единствен по тоа што беше ефикасен против ракови отпорни на познати лекови - како што е палбоциклиб - кои не секогаш функционираат кај ракови со висока експресија на п16.

„Преку примена на САМП-Скор, го идентификувавме QM5928, ново соединение кое го потикнува стареењето, кое е способно да предизвика стареење кај различни видови на рак Сен-Mарк+ и има потенцијална корисност како молекула-алатка за истражување на механизмите и патиштата преку кои се јавува индукција на стареење во овие клетки“, се вели во истражувачката студија.

Со комбинирање на машинско учење со снимање со висока резолуција, истражувачите нудат нов начин за откривање и мерење на терапии за рак.

САМП-Скор може да го отвори патот за појава на третмани кои го користат природниот процес на стареење на телото за борба против ракот, првенствено за пациенти со тумори отпорни на третман.

Извор: ТРТ Ворлд