O echipă internaţională de cercetători a dezvoltat un instrument avansat de inteligenţă artificială (AI) capabil să identifice subpopulaţii celulare greu de detectat până acum în interiorul tumorilor. Această descoperire deschide perspective promiţătoare pentru dezvoltarea unor terapii personalizate, adaptate specificităţii biologice a fiecărui grup de celule canceroase, cu potenţialul de a creşte semnificativ rata de remisie completă a bolii. Rezultatul evidenţiază impactul integrării progreselor ştiinţifice şi tehnologice asupra modului în care sunt abordate terapiile oncologice.
O echipă internaţională de cercetători, coordonată de Institutul de Cercetare Medicală Garvan, a dezvoltat şi testat un nou instrument de AI pentru a analiza în detaliu diversitatea celulelor individuale din tumorile cancerului, deschizând calea spre terapii mai ţintite pentru pacienţi.
Cercetările privind dezvoltarea şi utilizarea acestui tip de AI au fost publicate marţi în revista Cancer Discovery, editată de Asociaţia Americană pentru Cercetarea Cancerului.
Tumorile nu sunt alcătuite dintr-un singur tip celular, ele reprezintă un amestec de celule diferite care cresc şi răspund la tratament în moduri diferite. Această diversitate, numită heterogenitate, face ca tratamentul cancerului să fie mai dificil şi poate duce la rezultate mai slabe, de exemplu, în cazul cancerului de sân triplu negativ.
„Heterogenitatea este o problemă deoarece, în prezent, tratăm tumorile ca şi cum ar fi formate din acelaşi tip de celulă. Asta înseamnă că administrăm o terapie care ucide majoritatea celulelor din tumoră, vizând un anumit mecanism. Dar nu toate celulele canceroase împărtăşesc acel mecanism. Drept urmare, deşi pacientul poate răspunde iniţial, celulele rămase pot continua să crească, iar cancerul poate reveni”, explică conf. univ. dr. Christine Chaffer, coautoare principală a studiului şi directorul Programului Cancer Plasticity and Dormancy, din cadrul Institutului Garvan.
Însă, deşi heterogenitatea este o problemă, cercetătorii nu au suficiente informaţii pentru a o descrie într-un mod riguros ştiinţific.
„Până acum, cercetătorii nu au reuşit să explice clar modul în care celulele adiacente dintr-o tumoră diferă între ele şi cum să clasificăm acele diferenţe în moduri semnificative pentru a trata tumorile mai eficient. Dar trebuie să ştim exact acest lucru pentru a putea elimina toate celulele din acea tumoră cu terapii potrivite”, a precizat dr. Chaffer.
Pentru a rezolva această problemă, echipa a dezvoltat şi antrenat un nou instrument AI puternic, numit AAnet, capabil să detecteze tipare biologice în celulele tumorale. Ei au folosit apoi acest instrument pentru a descoperi modele în nivelurile de exprimare genică ale celulelor individuale din tumori, concentrându-se pe modele preclinice de cancer de sân triplu negativ şi pe mostre umane de cancer de sân ER pozitiv, HER2 pozitiv şi triplu negativ.
Astfel, au identificat cinci grupuri diferite de celule canceroase într-o tumoră, fiecare cu profiluri de exprimare genică distincte care indică diferenţe majore în comportamentul celular.
Secţiune transversală a unei tumori care evidenţiază cinci grupuri celulare, fiecare colorat diferit în funcţie de expresia genică. Credit: Institutul Garvan, 24 iunie 2025
„Folosind instrumentul nostru de AI, am reuşit în mod constant să descoperim cinci noi grupuri de tipuri celulare în cadrul unei singure tumori, numite 'arhetipuri'. Fiecare grup prezenta căi biologice diferite, tendinţe distincte de creştere, metastazare şi markeri asociaţi cu un prognostic nefavorabil. Următorul pas este să observăm cum se modifică aceste grupuri în timp, de exemplu înainte şi după chimioterapie”, explică conf. univ. dr. Chaffer.
Aceasta este o premieră în cercetarea cancerului.
„Datorită progreselor tehnologice, în ultimii 20 de ani s-a înregistrat o explozie de date la nivel unicelular. Aceste date au scos la iveală că nu doar cancerul fiecărui pacient este diferit, ci şi că fiecare celulă canceroasă se comportă diferit. Studiul nostru reprezintă prima dată când datele unicelulare au fost capabile să simplifice acest continuum de stări celulare în câteva arhetipuri semnificative, prin care diversitatea poate fi analizată pentru a găsi corelaţii relevante cu dezvoltarea spaţială a tumorii şi semnăturile metabolomice. Ar putea fi un punct de cotitură”, spune coautoarea studiului, conf. univ. dr. Smita Krishnaswamy de la Universitatea Yale, care a condus dezvoltarea instrumentului inteligent.
Cercetătorii susţin că utilizarea AAnet pentru a caracteriza diferitele grupuri de celule dintr-o tumoră pe baza biologiei acestora marchează începutul unei noi direcţii în oncologie.
„În prezent, alegerea tratamentului pentru un pacient cu cancer se bazează în mare parte pe organul de origine, precum sân, plămân sau prostată, şi pe markerii moleculari asociaţi. Dar asta presupune că toate celulele acelui cancer sunt identice. Acum avem un instrument care poate analiza şi descrie heterogenitatea tumorii unui pacient şi poate arăta ce face fiecare grup de celule la nivel biologic. Cu AAnet, sperăm să putem proiecta raţional combinaţii de tratament care să ţintească fiecare dintre aceste grupuri prin căile lor biologice. Acest lucru ar putea îmbunătăţi semnificativ rezultatele pentru pacient”, adaugă conf. univ. dr. Chaffer.
„Ne imaginăm un viitor în care medicii vor combina această analiză AI cu metodele tradiţionale de diagnostic oncologic pentru a dezvolta tratamente personalizate care vizează toate tipurile celulare dintr-o tumoră unică. Aceste rezultate reprezintă o fuziune autentică între tehnologia de vârf şi biologie, care poate îmbunătăţi îngrijirea pacientului. Studiul nostru s-a concentrat pe cancerul de sân, dar tehnologia poate fi aplicată şi altor tipuri de cancer şi afecţiuni, precum bolile autoimune. Tehnologia există deja”, a concluzionat conf. univ. dr. Sarah Kummerfeld, coautoare principală şi Director Ştiinţific al Institutului Garvan, referitor la aplicabilitatea AAnet.
