Tyrėjai pirmą kartą sugebėjo nustatyti bent tris skirtingus reto tipo kaulų vėžio potipius, kurie galėtų pakeisti klinikinius tyrimus ir pacientų priežiūrą.
Nors genetinė seka anksčiau padėjo atskleisti skirtingus kitų vėžio potipius, pvz., krūties ar odos vėžį, nuo kurio šie pacientai vėliau gauna tikslinį gydymą, pritaikytą jų vėžio potipiui, tai buvo daug sunkiau padaryti sergant osteosarkoma – vėžiu, kuris prasideda kaulų ir paprastai paveikia vaikus ir paauglius.
Dabar Rytų Anglijos universiteto vadovaujamas mokslinių tyrimų projektas galėjo naudoti pažangų matematinį modeliavimą ir mašininį mokymąsi, vadinamą „Latentinio proceso skaidymas“, kad pacientai, sergantys osteosarkoma, būtų suskirstyti į skirtingus pogrupius, naudojant jų genetinius duomenis. Anksčiau visi pacientai buvo sugrupuoti ir gydomi taikant tuos pačius protokolus, o rezultatai buvo labai įvairūs.
„Baijeso neprižiūrimas klasterizavimas identifikuoja kliniškai reikšmingus osteosarkomos potipius“ yra paskelbtas. Bioinformatikos instruktažai.
Pagrindinis autorius dr. Darrellas Greenas iš UEA Noridžo medicinos mokyklos sakė: „Nuo aštuntojo dešimtmečio osteosarkoma buvo gydoma taikant netikslingą chemoterapiją ir chirurgiją, dėl kurios kartais įvyksta galūnės amputacija, taip pat sunkus ir visą gyvenimą trunkantis chemoterapijos šalutinis poveikis.
„Keli tarptautiniai klinikiniai tyrimai, tiriantys naujus vaistus nuo osteosarkomos, buvo laikomi „nepavykusiais“ per pastaruosius 50 metų.
„Šis naujas tyrimas parodė, kad kiekviename iš šių” nesėkmingų” tyrimų buvo nedidelis atsako dažnis (maždaug nuo 5 iki 10 procentų) į naują vaistą, o tai rodo, kad egzistuoja osteosarkomos potipiai, kurie reagavo į naują gydymą.
„Nauji vaistai nebuvo visiškas „nesėkmė“, kaip buvo padaryta išvada; greičiau vaistai buvo sėkmingi ne kiekvienam pacientui, sergančiam osteosarkoma, bet galėjo tapti nauju gydymu tam tikroms pacientų grupėms.
„Tikimės, kad ateityje pacientų grupavimas naudojant šį naują algoritmą reikš sėkmingų klinikinių tyrimų rezultatus, pirmą kartą per pusę amžiaus. Kai pacientai galės būti gydomi tiksliniais vaistais, būdingais jų vėžio potipiui, tai palengvins gydymą. pasitraukti nuo standartinės chemoterapijos“.
Osteosarkomos, tam tikros rūšies kaulų vėžio, išgyvenamumas per pastaruosius 45 metus išliko apie 50%. Taip yra daugiausia todėl, kad skirtingi osteosarkomos potipiai dar nėra visiškai suprantami, taip pat kaip jį veikia imuninė sistema aplink naviką arba dėl ko vėžys atsispiria gydymui arba plinta į kitas kūno dalis.
Mokslininkai dar turi nustatyti pagrindinius biologinius žymenis, kurie galėtų padėti numatyti paciento perspektyvą arba kaip jie reaguos į gydymą. Šios žinių spragos trukdo gerinti išgyvenamumą.
Anksčiau mokslininkai bandė numatyti skirtingus osteosarkomos tipus naudodami tam tikrus kompiuterinius metodus, o tai rodo, kad yra skirtingų vėžio potipių. Nors tai buvo svarbus žingsnis į priekį, tai nevisiškai atspindi faktą, kad kiekvienas osteosarkomos navikas gali labai skirtis nuo vienos dalies.
Šiuose modeliuose taip pat daroma prielaida, kad kiekvienas navikas gali būti tvarkingai suskirstytas į vieną konkrečią grupę, nors navikai paprastai susideda iš daugelio skirtingų vėžio ląstelių rūšių. Dėl šio naviko skirtumo sunku tiksliai numatyti, kaip vėžys elgiasi ar reaguoja į gydymą.
Šiame tyrime mokslininkai naudojo pažangesnį metodą, vadinamą latentinio proceso skaidymu (LPD), kuriame atsižvelgiama į atskirų navikų skirtumus.
Skirtingai nuo ankstesnių metodų, LPD žiūri į naviką kaip į paslėptų genų veiklos modelių derinį. Šie paslėpti modeliai atspindi skirtingas naviko „funkcines būsenas“, ir kiekviena būsena turi savo specifinį genų ekspresijos modelį.
LPD metodas nustato, kiek šių modelių reikia tam tikram navikui apibūdinti. Tyrimas atskleidė tris osteosarkomos ligos potipius, iš kurių vienas blogai reaguoja, kai buvo gydomas standartiniu chemoterapijos vaistų deriniu, vadinamu MAP. Grupuodami pacientus pagal šiuos modelius, gydytojai galėtų priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl gydymo.
Tyrėjai pripažino, kad pagrindiniai tyrimo apribojimai apima nedidelį LPD modelio kūrimo duomenų rinkinį ir neišsamius klinikinius duomenis patvirtinimo grupėje.
Prieiga prie audinių ir susijusių klinikinių duomenų yra ypač sudėtinga sergant osteosarkoma dėl atvejų retumo, ribotos biopsijos medžiagos ir didelės su chemoterapija susijusios žalos po gydymo mėginiuose.
Nepaisant šių iššūkių, LPD metodas pasirodė esąs patikimas, nes nustatė nuoseklius osteosarkomos pogrupius keturiuose skirtinguose nepriklausomų duomenų rinkiniuose.
Kaip ir bet kuris mašininio mokymosi įrankis, pridedant daugiau duomenų, rezultatai gerėja.
Neseniai daktaras Greenas vadovavo naujų gairių kūrimui, siekiant pagerinti kaulų vėžio mėginių ir klinikinių duomenų rinkimą visoje Europoje.
Tai reiškia, kad po kelerių metų mokslininkai gali dar labiau patobulinti LPD modelį ir atrasti konkretesnius osteosarkomos tipus.