Radioterapia pozostaje podstawową metodą leczenia raka nosogardła (NPC), jednak aż u 30% pacjentów obserwuje się nawrót choroby wskutek oporności na promieniowanie. W odpowiedzi na to wyzwanie naukowcy z Chin opracowali nowy model predykcyjny oparty na uczeniu maszynowym, który pozwala ocenić, czy pacjent z NPC dobrze zareaguje na leczenie radioterapeutyczne. Narzędzie o nazwie NPC-RSS (Radiotherapy Sensitivity Score for Nasopharyngeal Carcinoma) może zrewolucjonizować sposób podejmowania decyzji terapeutycznych u chorych z tym typem nowotworu.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak działa model NPC-RSS i w jaki sposób przewiduje skuteczność radioterapii u pacjentów z rakiem nosogardła.
- Które geny są kluczowe dla odpowiedzi guza na promieniowanie i jak wpływają na mikrośrodowisko immunologiczne.
- Dlaczego nowy model AI może pomóc uniknąć niepotrzebnej ekspozycji na radioterapię.
- Jakie są perspektywy klinicznego wykorzystania technologii NPC-RSS i trwające prace walidacyjne.
Model NPC-RSS – nowe narzędzie predykcyjne
Zespół badawczy z Południowego Uniwersytetu Medycznego w Kantonie, działający w szpitalach Zhujiang i Nanfang, przeanalizował ponad sto kombinacji algorytmów uczenia maszynowego, aby stworzyć optymalny model predykcyjny. W oparciu o dane transkryptomiczne wyselekcjonowano sygnaturę 18 genów, która pozwala ocenić wrażliwość guza na promieniowanie.
Radioterapia jest podstawową metodą leczenia raka płaskonabłonkowego (NPC), ale nawet 30% pacjentów nawraca z powodu oporności na promieniowanie. Nasz model pomaga rozwiązać ten problem, identyfikując pacjentów, którzy z największym prawdopodobieństwem odniosą korzyści z radioterapii, co pozwala na opracowanie bardziej dopasowanych i skutecznych strategii leczenia – podkreśla dr Jian Zhang, główny autor badania.
Kluczowe geny i znaczenie środowiska immunologicznego
Model NPC-RSS wskazuje, że istotne znaczenie mają geny takie jak SMARCA2, DMC1 i
CD9, które oddziałują na naciek immunologiczny guza oraz istotne szlaki sygnałowe – m.in. Wnt/β-katenina i JAK-STAT. Grupa pacjentów określona jako wrażliwa na radioterapię wykazywała wyższy poziom aktywności układu odpornościowego, co sugeruje, że odpowiedź na leczenie jest ściśle powiązana z dynamiką immunologiczną w mikrośrodowisku guza.
Wykorzystując sekwencjonowanie pojedynczych komórek i testy na liniach komórkowych, potwierdzono, że guzy wrażliwe na radioterapię posiadają znacznie bogatsze środowisko komórek odpornościowych niż guzy oporne.
Nasze odkrycia sugerują, że integracja wyników genowych z profilami immunologicznymi może być przełomem w leczeniu NPC – mówi dr Hui Meng, współautor badania.
Skuteczność i walidacja w badaniach zewnętrznych
Model wykazał wysoką skuteczność nie tylko w danych treningowych, ale również w niezależnych zbiorach walidacyjnych. To oznacza, że może być z powodzeniem stosowany nie tylko w jednym ośrodku, ale również w szerszej praktyce klinicznej. Dzięki możliwości prognozowania skuteczności leczenia przed jego rozpoczęciem, NPC-RSS może znacząco ograniczyć niepotrzebną ekspozycję na promieniowanie u pacjentów z opornością oraz zoptymalizować planowanie indywidualnych terapii.
Perspektywa kliniczna i rozwój modelu
Autorzy podkreślają, że ich celem jest wdrożenie modelu jako wsparcia decyzji klinicznych w onkologii głowy i szyi. Trwają prace nad rozszerzeniem liczebności badanej populacji oraz współpraca z partnerami międzynarodowymi w celu dalszej walidacji modelu.
NPC-RSS może w przyszłości pełnić funkcję platformy diagnostycznej, integrującej dane molekularne i immunologiczne w kontekście personalizowanej onkologii. Dzięki temu lekarze zyskają nowe narzędzie, które ułatwi kwalifikację pacjentów do radioterapii i pozwoli uniknąć nieefektywnych terapii.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- Naukowcy z Chin opracowali model NPC-RSS, który przewiduje wrażliwość guza na radioterapię u pacjentów z rakiem nosogardła.
- Model wykorzystuje 18-genową sygnaturę i dane immunologiczne, osiągając wysoką skuteczność predykcji w danych wewnętrznych i zewnętrznych.
- Kluczowe geny, takie jak SMARCA2, DMC1 i CD9, są związane z aktywnością układu odpornościowego i wpływają na skuteczność terapii.
- Technologia może pomóc uniknąć nieskutecznej radioterapii i wspierać personalizację leczenia onkologicznego u pacjentów z NPC.
Źródło:
- eLife.
- Southern Medical University
- FAR Publishing Limited
