ИИ от Google составляет карту генетических мутаций, определяющих развитие рака

Компания Google представила DeepSomatic - инструмент на базе искусственного интеллекта, предназначенный для точного обнаружения мутаций в генетических последовательностях опухолей, связанных с раком.

Рак начинается, когда нарушаются механизмы, контролирующие деление клеток. Выявление конкретных генетических мутаций, ответственных за рост опухоли, имеет решающее значение для разработки эффективных методов лечения. Сегодня врачи регулярно проводят последовательность геномов опухолевых клеток из биопсии, чтобы направить лечение на то, как развивается и распространяется конкретный рак.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Biotechnology, представлен инструмент, использующий конволюционные нейронные сети для более точного обнаружения генетических вариантов в раковых клетках, чем существующие подходы. Google выпустила DeepSomatic и высококачественный обучающий набор данных, созданный для него, в качестве открытого ресурса.

Проблема соматических вариантов

Генетика рака - сложная область. Хотя геномное секвенирование выявляет генетические изменения, связанные с раком, отличить истинные варианты от ошибок секвенирования по-прежнему сложно, и здесь инструменты ИИ могут оказать ценную поддержку. Большинство раковых заболеваний обусловлено "соматическими" вариациями, которые приобретаются после рождения, а не наследственными "зародышевыми" мутациями, передающимися от родителей.

Соматические мутации возникают, когда факторы окружающей среды, например ультрафиолетовое излучение, повреждают ДНК или когда в процессе репликации ДНК возникают случайные ошибки. Когда эти изменения нарушают нормальные клеточные процессы, они могут вызвать неконтролируемый рост, способствуя возникновению и прогрессированию рака.

Обнаружить соматические мутации сложнее, чем наследственные, поскольку они могут появляться в опухолевых клетках с низкой частотой - иногда даже ниже порога ошибки секвенирования.

Как работает DeepSomatic

В клинической практике ученые секвенируют как опухолевые клетки, полученные при биопсии, так и нормальные клетки пациента. DeepSomatic сравнивает эти последовательности, чтобы обнаружить изменения, присутствующие только в опухоли - вариации, не передающиеся по наследству. Эти уникальные изменения помогают выявить, что является движущей силой развития опухоли.

Модель преобразует необработанные данные генетического секвенирования опухолевых и нормальных образцов в изображения, которые представляют собой несколько типов данных, включая чтения секвенирования и их выравнивание по хромосомам. Затем конволюционная нейронная сеть изучает эти изображения, чтобы различить стандартный эталонный геном, наследственные варианты и соматические мутации, вызывающие рак, отфильтровывая при этом шумы секвенирования. В итоге получается список мутаций, связанных с раком.

DeepSomatic также может работать в режиме "только опухоль", когда образцы нормальной ткани недоступны, что характерно для рака крови, например лейкемии. Такая гибкость делает инструмент применимым в широком спектре исследовательских и клинических ситуаций.

Обучение более точного инструмента ИИ для исследования рака

Построение точной модели ИИ требует высококачественных обучающих данных. Для создания этого инструмента Google сотрудничала с Институтом геномики Калифорнийского университета в Санта-Крузе и Национальным институтом рака, чтобы создать эталонный набор данных под названием CASTLE. Команда секвенировала опухолевые и нормальные клетки из четырех образцов рака молочной железы и двух образцов рака легкого.

Эти образцы были профилированы с помощью трех ведущих платформ секвенирования, а полученные результаты были объединены для создания единого эталонного набора данных высокой достоверности, свободного от артефактов, характерных для конкретной платформы. Эти данные иллюстрируют, что даже раковые опухоли одного типа могут иметь совершенно разные мутационные паттерны, что может помочь предсказать, как отдельные пациенты реагируют на определенные методы лечения.

На всех трех основных платформах секвенирования модели DeepSomatic превзошли другие известные методики. Инструмент оказался особенно эффективным при обнаружении сложных мутаций, известных как вставки и делеции, или "инделы". Для таких вариантов DeepSomatic достиг 90 % F1-score на данных секвенирования Illumina по сравнению с 80 % для следующего по эффективности инструмента. Еще более значительный прирост производительности был достигнут на данных Pacific Biosciences, где DeepSomatic показал результат выше 80 %, в то время как у инструмента, занявшего второе место, этот показатель составил менее 50 %.

ИИ также хорошо справился со сложными образцами. Испытания включали образец рака молочной железы, сохраненный с помощью формалин-фиксации-парафинирования-эмбридинга (FFPE) - рутинного метода, который может привести к повреждению ДНК и усложнить анализ. DeepSomatic также оценивали на данных полногеномного секвенирования (WES) - экономически эффективной методики, которая позволяет секвенировать только белково-кодирующий 1 % генома. В обеих ситуациях он превзошел конкурирующие инструменты, что свидетельствует о его полезности для анализа менее качественных или архивных образцов.

ИИ-инструмент для всех видов рака

Инструмент продемонстрировал способность обобщать свои знания на типы рака, для которых он не был специально обучен. Применив его к образцу глиобластомы - агрессивного рака мозга, - он успешно выявил небольшое количество драйверных мутаций, которые, как известно, вызывают это заболевание. В сотрудничестве с Children's Mercy Kansas City DeepSomatic проанализировала восемь образцов детской лейкемии и не только подтвердила ранее известные мутации, но и обнаружила 10 новых - даже при работе только с данными об опухоли.

Google надеется, что исследовательские лаборатории и клиницисты возьмут на вооружение этот инструмент для более глубокого изучения отдельных опухолей. Распознавая известные раковые мутации, он может помочь сделать выбор между существующими методами лечения. Обнаружив новые, он может открыть двери к новым методам лечения. Конечная цель - развитие точной медицины и более эффективное лечение пациентов.

См. также: MHRA ускоряет внедрение следующей волны инструментов искусственного интеллекта для лечения пациентов

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от экспертов отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит вместе с другими ведущими технологическими событиями, включая Cyber Security Expo. Для получения более подробной информации нажмите здесь.

AI News проводится компанией TechForge Media. Ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами по корпоративным технологиям можно здесь.