Ученые из Университета Макгилла (Канада) разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая способна выявлять трудноуловимые молекулярные маркеры заболеваний внутри отдельных клеток. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Communications (NatCom).
Ученые объяснили, что многие заболевания оставляют свой “отпечаток” в виде едва заметных изменений в экспрессии РНК. Эти сигналы могут свидетельствовать о наличии болезни, ее стадии или реакции организма на лечение. Однако традиционные методы часто упрощают данные: они анализируют РНК на уровне целого гена, теряя важную информацию о том, как именно этот ген активен в каждой конкретной клетке.
Разработка команды из Макгилла позволяет анализировать экспрессию РНК более детально — на уровне экзонов –мелких участков РНК, из которых собирается окончательная структура гена. Такой подход дает более точное представление о молекулярных изменениях, связанных с болезнями.
“Гены устроены не как цельные блоки, а как наборы деталей вроде конструктора Lego. Наша система под названием DOLPHIN анализирует, как именно эти детали соединяются, и находит сигналы болезни, которые раньше были незаметны”, — объясняет первый автор работы Кайлу Сонг.
В одном из экспериментов DOLPHIN проанализировал данные об отдельных клетках пациентов с раком поджелудочной железы и обнаружил более 800 новых маркеров заболевания, не выявленных традиционными методами. Система также смогла различить пациентов с агрессивными и менее опасными формами опухоли.
По словам авторов, с помощью DOLPHIN в будущем можно будет создавать “виртуальные клетки”. Такие цифровые модели будут имитировать поведение настоящих клеток и их реакцию на лекарства. Это позволит прогнозировать эффективность терапии до начала клинических испытаний.
Ранее был найден способ уничтожить “неуязвимый” белок, связанный с раком груди.