ИИ-модель научилась прогнозировать эффективность иммунотерапии при раке печени

Исследователи создали вычислительную платформу, которая с высокой точностью симулирует реакцию опухоли на комбинированное лечение и помогает подбирать лучшие схемы терапии для пациентов, пишет News Medical.

Американские ученые из Университета Джонса Хопкинса разработали компьютерную модель для прогнозирования результатов лечения гепатоцеллюлярной карциномы — самого распространенного типа рака печени. Из-за быстрого прогрессирования этой болезни у врачей часто нет времени на метод проб и ошибок. Новая платформа позволяет виртуально тестировать дозировки и сочетания лекарств перед началом реальной терапии.

Разработка сочетает в себе математическое моделирование фармакологических процессов в организме с агентной моделью, которая отслеживает поведение отдельных клеток. Система учитывает пространственное расположение элементов внутри опухоли. При тестировании комбинации таргетного препарата "кабозантиниб" и иммунотерапевтического средства "ниволумаб" прогнозы ИИ практически полностью совпали с реальными исходами клинических испытаний.

Благодаря детальной симуляции ученые обнаружили причину неэффективности лечения у некоторых пациентов. Выяснилось, что клетки-фибробласты способны выстраивать вокруг опухоли физический барьер, сквозь который защитные Т-лимфоциты не могут пробиться к очагу болезни. Оценка плотности и структуры этого барьера перед началом лечения поможет онкологам заранее выявлять невосприимчивых к терапии пациентов.

Нашли ошибку в публикации? Сообщите нам об этом.