Исследователи из Онкологического центра Киммелла при Университете Джонса Хопкинса разработали тест на основе искусственного интеллекта, способный выявлять бессимптомные заболевания печени задолго до появления клинических симптомов. Этот инновационный метод анализирует структурные паттерны фрагментов ДНК, циркулирующих в кровотоке, предлагая неинвазивный способ выявления фиброза и цирроза на ранних стадиях.
Исследование, опубликованное в журнале Science Translational Medicine и поддержанное Национальными институтами здоровья США, стало первым крупномасштабным применением технологии «фрагтома» — метода, ранее использовавшегося преимущественно в онкологических исследованиях, — для диагностики хронических неопухолевых заболеваний. Используя машинное обучение для интерпретации геномных паттернов фрагментации ДНК, команда создала инструмент, который может революционизировать стратегии раннего вмешательства для миллионов пациентов.
Как фрагтом раскрывает скрытые заболевания
Традиционные жидкостные биопсии обычно ищут специфические генетические мутации, связанные с раком. В отличие от них, новая технология изучает фрагтом : физические характеристики фрагментов бесклеточной ДНК (cfDNA), включая их размер и распределение по геному.
Когда клетки погибают, они высвобождают ДНК в кровоток. Способ, которым эта ДНК фрагментируется, отражает физиологическое состояние организма. Если в онкологических исследованиях фокус смещен на поиск мутантных последовательностей, то ученые Джонса Хопкинса обнаружили, что сам паттерн фрагментации содержит критически важные данные о здоровье.
Для этого исследования команда проанализировала данные полногеномного секвенирования от 1576 человек, включая пациентов с заболеваниями печени и другими состояниями. Они оценили примерно 40 миллионов фрагментов ДНК в каждом образце по тысячам локусов генома, включив повторяющиеся участки ДНК, которые ранее игнорировались. Алгоритмы машинного обучения обработали этот массивный набор данных, чтобы выявить специфические сигнатуры фрагментации, связанные с повреждением печени.
«Тот факт, что мы не ищем отдельные мутации, делает это исследование таким мощным, — говорит Акшая Аннапрагада, студентка программы MD/PhD и первый автор исследования. — Мы анализируем весь фрагтом, который содержит огромное количество информации о физиологическом состоянии человека».
Почему раннее выявление имеет значение
Заболевание печени часто протекает бессимптомно, пока не достигнет продвинутых стадий, что делает раннее обнаружение критически важным. По словам доктора Виктора Велькулеску, содиректора программы генетики и эпигенетики рака в Джонсе Хопкинсе и старшего автора исследования, в США около 100 миллионов человек имеют заболевания печени, повышающие риск развития цирроза и рака печени.
Существующие методы диагностики имеют значительные ограничения:
* Стандартные анализы крови часто не выявляют ранний фиброз.
* Обнаружение цирроза существующими методами точно лишь в половине случаев.
* Методы визуализации, такие как специализированное УЗИ или МРТ, не всегда широко доступны или удобны для пациентов.
Фиброз печени обратим на ранних стадиях. Однако, если его не выявить, он может прогрессировать до цирроза, значительно увеличивая риск рака печени. Новый классификатор на основе ИИ продемонстрировал высокую чувствительность в обнаружении ранних заболеваний печени, выраженного фиброза и цирроза, что потенциально позволяет врачам вмешаться до наступления необратимых повреждений.
От онкологии к хроническим заболеваниям
Проект зародился благодаря исследованию 2023 года о фрагтомах при раке печени, опубликованному в журнале Cancer Discovery. Анализируя данные, исследователи заметили, что пациенты с фиброзом или циррозом демонстрировали тонкие, но отличимые паттерны фрагментации ДНК, даже когда их профили казались в основном нормальными по традиционным стандартам. Это наблюдение побудило команду проверить, могут ли эти паттерны служить надежными биомаркерами хронического заболевания печени.
Помимо здоровья печени, исследование изучило широкую применимость анализа фрагтома. Исследователи разработали индекс коморбидности на основе фрагментации, используя данные 570 человек с подозрением на серьезные заболевания. Этот индекс успешно различал лиц с высокими и низкими показателями Индекса коморбидности Чарльсона — стандартной меры того, как дополнительные состояния здоровья влияют на риск смертности. Индекс на основе фрагтома независимо прогнозировал общую выживаемость и в некоторых случаях превосходил традиционные маркеры воспаления.
Платформа для диагностики множества заболеваний
Потенциал этой технологии выходит за рамки гепатологии. В исследовании были выявлены сигналы фрагтома, связанные с сердечно-сосудистыми, воспалительными и нейродегенеративными состояниями у пациентов группы высокого риска. Хотя в исследовании не было достаточно пациентов для создания отдельных классификаторов для каждого из этих заболеваний, результаты suggest, что платформа на основе фрагтома в конечном итоге может поддерживать специфичные для заболеваний тесты для широкого спектра хронических состояний.
«Классификатор фиброза печени отличается от классификатора рака, — объясняет Аннапрагада. — Это уникальный, специфичный для заболевания тест, построенный на одной и той же базовой платформе. Эти классификаторы специфичны для конкретных заболеваний и не дают перекрестной реакции».
Следующие шаги и доступность в клинической практике
Несмотря на эти многообещающие результаты, анализ фиброза печени, описанный в исследовании, остается прототипом и еще не доступен для клинического использования. Исследовательская команда подчеркивает, что следующий этап включает строгую валидацию и усовершенствование классификатора заболеваний печени. Будущая работа также будет сосредоточена на расширении набора данных для разработки надежных классификаторов для других хронических заболеваний, выявленных при первоначальном скрининге.
«Для многих из этих заболеваний раннее выявление может иметь фундаментальное значение, — говорит Велькулеску. — Если мы сможем вмешаться раньше — до того, как фиброз перерастет в цирроз или рак, — влияние может быть существенным».
Разработка этого диагностического инструмента на основе ИИ представляет собой значительный сдвиг в подходе к мониторингу хронических заболеваний: от реактивного лечения к проактивной, основанной на точности профилактике. Расшифровывая скрытые сигналы в нашей ДНК, эта технология предлагает более четкий путь к раннему вмешательству и улучшению результатов лечения пациентов.
