Исследователи из Университета Юты разработали новый подход к искусственному интеллекту, который может улучшить персонализированное лечение онкологических заболеваний за счет анализа полного молекулярного профиля пациента. Результаты работы опубликованы в журнале APL Quantum.
Современные системы машинного обучения обычно требуют огромных массивов данных и плохо работают в медицине, где клинические исследования часто включают лишь несколько десятков или сотен пациентов. Эта проблема особенно заметна в онкологии, где исход лечения зависит не от отдельных генетических мутаций, а от сложного взаимодействия миллионов и даже миллиардов молекулярных характеристик, включая данные ДНК и РНК.
Новый метод основан на математических принципах квантовой механики, в частности концепциях суперпозиции и запутанности. Разработанные алгоритмы, называемые мультитензорными сравнительными спектральными разложениями, позволяют одновременно анализировать множество слоев биологических данных и выделять скрытые взаимосвязи, влияющие на течение болезни и ответ на терапию.
Авторы протестировали систему на открытых данных пациентов с нейробластомой — наиболее распространенным видом рака у младенцев. Алгоритм выявил два новых прогностических фактора, связанных с выживаемостью и эффективностью лечения. Эти показатели оказались более точными, чем традиционные биомаркеры, основанные на анализе опухолевой ДНК, крови или РНК.
Результаты были подтверждены на независимых группах пациентов, проходивших лечение в разных медицинских центрах и в разное время, что свидетельствует о потенциальной применимости метода для широкой популяции.
В отличие от многих нейросетевых моделей, работающих по принципу «черного ящика», новая система позволяет интерпретировать результаты анализа и выявлять конкретные гены и молекулярные механизмы, которые могут стать мишенями для новых лекарств.
По мнению авторов, технология открывает путь к настоящей прецизионной медицине, в которой лечение будет подбираться на основе полного молекулярного фона конкретного пациента, а не отдельных генетических маркеров.
Ранее российские ученые открыли белок, подавляющий метастазы при раке костей.
