Исследователи из Мемориального онкологического центра им. Слоуна Кеттеринга (MSK) обнаружили подход к мониторингу развития рака в режиме реального времени с использованием машинного обучения, что позволяет получить «более четкую картину» распространения болезни.
Опубликованное в среду исследование, проведенное вычислительным биологом и исследователем рака, показало, что подход машинного обучения можно использовать для изучения генетических изменений с течением времени, чтобы точно предсказать эволюцию раковых опухолей.
Процесс работает с использованием инструмента машинного обучения под названием fitClone, который применяет математику популяционной генетики к раковым клеткам внутри опухоли. Система создает модель отдельных клеток и того, как они могут себя вести, предоставляя врачам данные, которые могут помочь им спланировать лечение пациента.
Использование этого подхода в режиме реального времени может позволить врачам отслеживать и прогнозировать наличие раковой опухоли. «Вероятно, перестанет реагировать на конкретное лечение и определит клетки, которые могут быть ответственны за рецидив». Это позволит медицинским работникам быстрее реагировать на рак и лечить его до того, как он сможет развиваться и распространяться.
Объясняя важность недавно открытого подхода, доктор Сохраб Шах, один из ведущих исследователей, подчеркнул, как существующие процессы «Изначально подвержен ошибкам» но, «Делая много снимков с течением времени, мы можем получить гораздо более четкое изображение».
«Это исследование является важным концептуальным достижением. Это демонстрирует, что траектории приспособленности раковых клеток предсказуемы и воспроизводимы », — сказал доктор Шах.
До этого исследования было «Ряд практических причин» из-за которых ученым было сложно использовать генетические модели для отслеживания развития рака, но MSK показала, что «Некоторые из этих барьеров можно преодолеть».
Думаете, вашим друзьям будет интересно? Поделись этой историей!