A mesterséges intelligencia alkalmazhatóságát vizsgálták személyre szabott daganatellenes terápia kialakítására Szegeden
A bőr pigmenttermelő sejtjeiből kiinduló rosszindulatú daganat, a melanoma kezelése áttétek kialakulása esetén kihívásokat jelent a tumor heterogenitása és a terápiával szemben kialakuló rezisztencia miatt.
A tanulmány azt vizsgálja, hogy a mesterséges intelligencián (AI) lapuló digitális patológia és a fehérjék teljes körű, összetett, minőségi és funkcionális vizsgálatának együttes alkalmazása miként járulhat hozzá a melanoma személyre szabott kezeléséhez. A szerzők egy fiatal, 24 éves nő nyolc éven át követett, többször kiújuló és áttéteket adó melanomájának retrospektív elemzését végezték el.
Az AI-alapú digitális patológia az elsődleges tumorban két, morfológiailag elkülöníthető tumorsejt-populációt azonosított, amelyeket PT1 és PT2 alcsoportként jelöltek. Figyelemre méltó módon a tüdő- és agyi áttétek tumorsejtjei elsősorban a PT1 populáció morfológiai jellemzőit mutatták, míg a PT2 sejtek gyakorlatilag hiányoztak az áttétekből. A térben felbontott fehérjevizsgálat ezt az eredményt molekuláris szinten is alátámasztotta.
A vizsgálatok több mint 6 ezer fehérjét azonosítottak, és jelentős anyagcsere-változást tártak fel az áttétes tumorokban. Ezzel párhuzamosan a daganattal szembeni immunválaszhoz kapcsolódó folyamatok gyengültek.
A tumor mikrokörnyezetének elemzése szintén fontos eredményt hozott: a beteg daganatos áttétet körülvevő kötőszöveti fehérjeprofilja inkább a kiújuló melanomákéhoz hasonlított, és csökkent immunaktivitást mutatott. Ez egy olyan "immunológiailag hideg" mikrokörnyezetre utalhat, amely elősegítheti a tumor növekedést.
A tanulmány szemlélteti, hogy az AI-alapú morfológiai elemzés és a térbeli fehérjevizsgálat integrációja képes lehet az agresszív tumorsejtek azonosítására, valamint a terápiás célpontok és rezisztenciamechanizmusok feltárására. Az eredmények alapján a hagyományos célzott terápiák mellett az anyagcsere-útvonalakat gátló kombinációk is ígéretesek lehetnek.