В Мичиганском университете разработали цифровой двойник опухоли мозга, который позволяет увидеть ее метаболизм в реальном времени и заранее понять, какое лечение с наибольшей вероятностью сработает у конкретного пациента с глиомой. Результаты работы опубликованы в журнале Cell Metabolism.
Исследование продолжает направление, показавшее, что рост части глиом можно замедлить с помощью питания. Если опухоль не получает определенные аминокислоты — ключевые компоненты для синтеза белка — она может перестать расти. Однако этот подход работает не всегда. Некоторые опухоли способны сами вырабатывать нужные вещества или забирать их из окружающих тканей. До сих пор надежного способа заранее отличить одну ситуацию от другой не существовало.
Цифровой двойник решает эту проблему за счет объединения данных анализа крови, метаболизма опухолевой ткани и ее генетических особенностей. На основе этих данных модель рассчитывает метаболический поток — то, с какой скоростью раковые клетки потребляют и перерабатывают питательные вещества. Машинное обучение помогает восстановить динамическую картину процессов, которые невозможно полноценно отследить ни во время операции, ни при анализе тканей после нее.
Для обучения модели использовали синтетические данные и измерения восьми пациентов с глиомой, которым во время операции вводили меченую глюкозу. Проверка на данных шести пациентов показала высокую точность прогнозов. Эксперименты на мышах подтвердили, что диета замедляла рост опухоли только в тех случаях, где цифровой двойник указывал на уязвимость ее метаболизма.
Модель оказалась полезной и для оценки лекарственной терапии. Она точно предсказала, какие опухоли смогут обойти действие микофенолата мофетила — препарата, нарушающего синтез и восстановление ДНК, — за счет альтернативных путей получения нужных молекул из окружающей среды. Эти выводы также подтвердились в экспериментах на животных.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что назван тип питания, который снижает риски развития рака.
