Studiul lui Ali Ertürk și echipei sale care dezvăluie metastazele și țintele medicamentoase din întregul corp prin inteligență artificială

Prof. dr. Ali Ertürk și echipa au studiat vizualizarea detaliată 3D și țintirea metastazelor prin învățare profundă, o aplicație de inteligență artificială; studiul, pe coperta Cell din decembrie 2019, a avut mare ecou științific. Absolvent în 2003 al Biologiei Moleculare și Geneticii Bilkent, apoi cercetător la Max-Planck, Genentech și Universitatea Ludwig Maximillian's, Ali Ertürk este neurocercetător, inventator și artist turc în München. Din iulie 2019 conduce Institutul Helmholtz de Inginerie Tisulară și Medicină Regenerativă. Cercetările se concentraseră pe organe transparente prin imprimare 3-dimensională. Noua tehnologie imagistică, numită vDISCO , arată organele transparente. Cel mai nou studiu al lui Ali Ertük și echipei privește vizualizarea metastazelor și dezvăluirea țintelor anticorpilor prin învățare profundă.

Rezumatul studiului care arată vizualizarea chiar și a „unei singure” celule canceroase la șoarece:

În ciuda progreselor, cancerul rămâne o cauză majoră de deces. Peste 90% dintre pacienți mor prin metastaze, nu tumora primară. Tratarea cu succes necesită ca medicamentele să atingă și să elimine multiplele metastaze, ceea ce adesea nu se întâmplă. Deficiența este descoperită de obicei în studiile clinice, deoarece nu existau metode preclinice de vizualizare a țintirii cu suficientă sensibilitate și rezoluție pentru alegerea candidaților promițători. De exemplu, imagistica prin rezonanță magnetică și bioluminescența detectează tumori mari, dar nu sutele de metastaze mici potențial letale. Nu pot evalua mai ales dacă medicamentul ajunge la toate. Pentru aceste dificultăți, echipa a dezvoltat DeepMACT. DeepMACT detectează chiar cele mai mici metastaze în întregul șoarece prin învățare profundă (rețele neuronale cu mai multe straturi).

DeepMACT permite urmărirea metastazelor țintite și a celor ratate de un medicament.

Cum funcționează DeepMACT?

Înseamnă analiza metastazelor prin învățare profundă în țesut transparent. Are două etape: 1. Întregul corp al șoarecelui este transparentizat prin metoda de clarificare tisulară vDISCO. Șoarecii sunt apoi vizualizați 3-dimensional, permițând observarea tuturor metastazelor și chiar a unei singure celule diseminate. 2. Algoritmii noi detectează toate metastazele și analizează țintirea lor medicamentoasă. Echipa a evidențiat sute de metastaze mici nedetectabile altfel. DeepMACT a arătat precis metastazele țintite și ratate de un candidat. Analizele au arătat că medicamentele bazate pe anticorpi, printre cele mai eficiente actuale, pot rata 30 la sută din metastazele mici. Au fost analizate răspândirea în modele de cancer pulmonar, mamar și pancreatic și diseminarea la momente diferite. Astăzi doar cinci la sută dintre candidații oncologici reușesc. Aplicarea DeepMACT în modele preclinice poate îmbunătăți fără precedent identificarea și dezvoltarea candidaților pentru studii clinice, crescând succesul și potențial salvând multe vieți.

Mai jos poate fi văzut rezumatul video al studiului (există opțiune de subtitrare în turcă).

Până acum, multe studii vizualizau țesuturi și organe 2-dimensional; imaginile 3-dimensionale sunt metodologic dificile, dar mult mai detaliate și valoroase. Echipa a combinat tehnologii noi prin transparentizarea vDISCO și vizualizarea 3-dimensională DeepMACT, realizând un studiu valoros. Deși încă nefolosite clinic la oameni, metodele vor sta la baza multor inovații biotehnologice viitoare. În concluzie , studiul contează pentru vizualizarea metastazelor responsabile de 90% dintre decese și pentru țintele anticorpilor. Există însă limite:

• A fost făcut în modele de șoarece, prin injectarea celulelor canceroase umane. Sistemul va putea fi folosit la oameni după testare și validare clinică.

• Tumorile sunt populații celulare diferite. Mai ales micromediul tumoral este foarte complex în corpul uman, greu de reprodus la șoarece. Sunt necesare mai multe cercetări pentru transpunerea clinică.