Гепатоцеллюлярная карцинома — одна из самых агрессивных форм рака печени. Она трудно поддается лечению из-за частых рецидивов и устойчивости к терапии. Ученые связывают это со стволоподобными клетками — небольшой субпопуляцией, способной к неограниченному делению и превращению в разные типы опухолевых клеток.
Исследователи Сеченовского Университета вместе с коллегами из иранского Института Роян создадут 3D-модель опухолевой микросреды, максимально приближенную к реальной ткани, сообщили в пресс-службе вуза.
В перспективе наши результаты могут лечь в основу персонализированного подхода к терапии рака печени. Алгоритмы ИИ и метаболический имиджинг помогут выявлять в опухоли пациентов наиболее агрессивные и устойчивые субпопуляции клеток, а подобранные в проекте малые интерферирующие РНК станут основой для разработки новых препаратов, направленных на уменьшение опухоли и предотвращение рецидивов
Для анализа метаболизма клеток ученые используют FLIM-микроскопию — метод оптической визуализации, позволяющий определить, какой способ получения энергии использует клетка без ее повреждения. Чтобы проверить роль отдельных генов в устойчивости, применят малые интерферирующие РНК, которые «выключают» выбранные гены. Искусственный интеллект и компьютерное зрение помогут автоматически распознавать клетки с повышенной устойчивостью и анализировать их распределение внутри опухоли.
Ранее Наука Mail писала об открытии, которое меняет представления о случайном дрейфе молекул и помогает понять механизмы распространения рака.
