Kompiuteris gali klasifikuoti smegenų auglius pagal DNR metilinimo profilius. • Viačeslavas Kalininas. • Mokslo naujienos apie "elementus". • Onkologija, genetika.

Kompiuteris gali klasifikuoti smegenų auglius, remiantis DNR metilinimo profiliais.

Pav. 1. a – smegenų auglių tipiškumas, atsirandantis dėl darbų, pasiūlytų aptariamame algoritmų darbe. Panašios navikų rūšys yra nurodytos. tos pačios spalvos atspalviai. Pilka pažymėti sveikų audinių kontroliniai mėginiai. Numeriai žymi šių rezultatų atitiktį visuotinai pripažintai PSO klasifikacijai: 1 – visiškas atitikimas; 2 – klasė, kurią paskirsto kompiuteris, pasirodė poklasas PSO požiūriu; 3 – nėra susirašinėjimo su auglio skirstymu, 4 – kompiuterio priskirta klasė apima PSO požiūrį į kelias klases; 5 – visiškas neatitikimas. b – vizualus 2801 tyrimo auglių klasterizacijos pavyzdžių vaizdas. Paveikslėlis iš aptariamo straipsnioGamta

Joks kitas organas neturi tokios ląstelių įvairovės kaip ir smegenyse. Tai susiję su daugybe gerybinių ir piktybinių smegenų auglių. Pagrindinis jų diagnostikos metodas yra histologinė analizė, kurios rezultatų aiškinimas priklauso nuo konkretaus gydytojo. Vokietijos mokslininkai siūlo objektyvią diferencialinės diagnostikos metodiką, pagrįstą metilo likučių paskirstymu DNR, kuris vertinamas naudojant kompiuterį.Bandymo bandymai parodė didesnį šio metodo tikslumą, o kai kuriais atvejais tai leido peržiūrėti histologinės analizės rezultatus. Labiausiai tinka diagnozė, naudojant naujo požiūrio su klasikine histologija kombinaciją.

Dabar žinoma apie šimtą tipų smegenų auglių. Smegenų audinio neoplazijos spektras yra labai platus: nuo gerybinių navikų, kurie yra chirurgiškai pakankamai šalinami (pvz., Pilocitinė astrocitoma) iki labai agresyvių piktybinių, kurie blogai reaguoja į terapinius agentus (pvz., Glioblastomą). Todėl teisinga diagnozė yra labai svarbi gydymo strategijos nustatymui. Pagrindinis smegenų navikų diagnozavimo metodas yra biopsijos metu gautų navikinių audinių mėginių histologinė analizė (pagrįsta morfologinėmis savybėmis). Tačiau iki šiol įgyta patirtis rodo, kad įvairių specialistų atliktos histologinės analizės rezultatai gali labai skirtis. Norint standartizuoti centrinės nervų sistemos (CNS) navikų diferencinę diagnozę, reikalingi nauji metodai.

Pastaraisiais metais buvo įrodyta, kad daugelis centrinės nervų sistemos navikų turi ne tik specifines ląstelių morfologines savybes, bet ir specifinius molekulinių žymenų pokyčius. 2016 m. Pasaulio sveikatos organizacija (PSO) rekomendavo anomalijų molekulinius požymius, kurie, be histologinių tyrimų, turėtų būti naudojami centrinės nervų sistemos navikų diagnozei (DN Louis ir kt., 2016 m. Pasaulio sveikatos organizacijos klasifikatoriaus santrauka) . Šios charakteristikos visų pirma apima DNR metilinimo profilį.

Metilinimas (metilo grupių pridėjimas prie tam tikrų citozino likučių) yra epigenetinė DNR struktūros modifikacija, atsirandanti po jos sintezės. Metilinimas nepakeičia nukleotidų sekos, bet jis gali paveikti daugelio genų (mRNR transkripcijos) išraišką ir, galiausiai, ląstelių likimą. Jau buvo įtikinamai įrodyta, kad nenormalus metilinimas gali būti susijęs su vėžinių auglių formavimu ir vystymusi: vėžio ląstelėse metilo likučių pasiskirstymas DNR žymiai keičia to paties audinio ląsteles – vadinamąjį epigenominį portretą.Pavyzdžiui, nustatyta, kad genų mutacijos IDH1 ir Idh2 Glioblastomoje labai paveiktas epigenomų portretas, o šie pokyčiai koreliuoja su klinikine įvairove (J. Schwartzentruber ir kt., 2012 m. Vairuotojų mutacijos histone H3,3 ir chromatino perdozavimo genai pediatrinei glioblastomai). Tai reiškia, kad skirtingų DNR regionų metilinimo profilis, viena vertus, būdingas ląstelėms, iš kurių atsirado navikas, ir, kita vertus, jo pokyčiai būdingi kiekvienam naviko tipui. Tuo pačiu metu metilinimo profilis yra stabilus ir atkuriamas net ir mažiems navikų mėginiams bei prastos kokybės medžiagoms.

Didelė mokslininkų ir gydytojų grupė, kurios pagrindinis vaidmuo priklauso Vokietijos vėžio tyrimų centro darbuotojams, ištyrė galimybę plačiai naudoti kompiuterinę motininių DNR regionų pasiskirstymo analizę, kaip alternatyvą regėjimo histologinei smegenų auglių klasifikacijai.

Šiuolaikinės technologijos, ypač labai efektyvus DNR sekos nustatymas ir DNR fragmentų hibridizavimas ląstelėse su specifinėmis nukleotidų sekomis, leidžia nustatyti metilintų citozinų pasiskirstymą visame genome. DNR apdorojimas natrio bisulfitu (NaHSO3) virsta citozinu į uricilą, kuris tolesnio polimerazės grandininės reakcijos (PGR) metu pakeičiamas timinu. Metiliuoju citozinu nedaromas poveikis, o PCR pakeičia citozinu. Šie skirtumai (timinas / citozinas) gali būti užfiksuoti žinomais metodais. Šio metodo privalumai yra universalumas (viskas atliekama automatiškai) ir nejautrumas į šaltinio medžiagos kokybę. DNR, tinkamą tyrimams, gali būti išgaunama, pavyzdžiui, iš ilgalaikių histologinių egzempliorių, kuriuos nustato formalinas ir impregnuotas (įmirkytas) su parafinu.

Taigi mokslininkai nustatė ląstelių metilinimo profilius iš 2 801 navikų, priklausančių beveik visiems žinomiems centrinės nervų sistemos auglių tipams pagal PSO klasifikaciją (D. N. Louis ir kt., 2016 m. 2016 m. Nervų sistema). Šie duomenys buvo apdoroti specialiai sukurtais algoritmais naudojant mašininio mokymosi metodus: tokia kompiuterinė klasifikacija buvo darbo tikslas – mokslininkai norėjo gauti patikimą CNS navikų tipų diagnozavimo būdą, kuris nepriklausė nuo žmogaus įvertinimų (būdingas tradiciniams histologiniams tyrimams).Tada bandomasis pavyzdys buvo padalintas į 82 grupes, iš kurių tik 29 buvo PSO klasifikacijos tipų navikų tipai (1 pav.). Kitas 29, pripažintas PSK kaip poklasių, atskirė kompiuterį nuo savarankiškų klasių, o 19 grupių ne visiškai atitiko PSO klasifikaciją (iš jų 8 iš jų gradacijos neatitiko, žr. PSO klasifikaciją, nustatant CNS navikus, ir 11 metilinimo regionų ribos neatitiko "oficialioje" klasifikacijoje nurodytų), o dar 5 visiškai neatitiko šios klasifikacijos.

Pažymėtina, kad pagal šios analizės rezultatus dalis PSO skirtų skirtingų tipų navikų buvo panašios metilinimo profilyje ir atvirkščiai: kai kurie navikai, kuriuos priskyrė tos pačios rūšies PSO, pasirodė, kad jie turi skirtingus profilius. Galbūt nustatyti molekulių lygių navikų panašumai ir skirtumai, nepriklausantys nuo histologinių savybių, reikštų būtinybę pakeisti priimtiną klasifikaciją ir suteikti papildomų galimybių tobulinti diagnozavimo ir gydymo metodus.

Be to, autoriai atliko kontrolinius testus, lygindami kompiuterinės klasifikacijos rezultatus ir histologinę analizę 1014 pavyzdžiuose (2 pav.).60,4% atvejų rezultatai sutapo, 15,5% atvejų kompiuteris galėjo paaiškinti histologijos rezultatą (nurodant poklasių, kuriam priklauso navikas). 12,6% atvejų kompiuterio ir histologijos duomenys buvo visiškai skirtingi. Svarbu, kad 92,8% šių atvejų išsamia išsami analizė, ypač seka, parodė kompiuterio teisingumą. 11,5% kompiuterių pavyzdžių negalėjo klasifikuoti. Bent kai kurie iš šių mėginių imami iš retų navikų, dėl kurių vis dar nepakanka duomenų.

Pav. 2 Navikų kompiuterinės klasifikacijos ir histologinių tyrimų rezultatų palyginimas. Galima matyti, kad daugeliu atvejų rezultatai yra vienodi (beveik 76% atvejų kompiuteris nėra blogesnis), o netinkamumo atveju – 92,8% atvejų. Paveikslėlis iš populiarios santraukos iki aptariamo straipsnio Gamta

Autoriai mano, kad jų gauti rezultatai atveria kompiuterių klasifikaciją ne tik CNS navikų, bet ir kitų vėžio formų. Naujas požiūris gali iš esmės pakeisti supratimą apie navikų patologiją. Išsamus molekulinis navikų profilis yra labai vertingas nustatant diagnozę ir gydymo strategiją.Įtikinamai įrodyta, kad autorių sukurtas požiūris papildo, tobulina ir kartais daro mums peržiūrėtą diagnozę, padarytą dėl naviko ląstelių mikroskopijos rezultatų. Tačiau tai nepaneigia histologinės analizės poreikio. Pirma, šių metodų derinys greičiausiai bus efektyvesnis nei kiekviena iš jų atskirai, nes ši liga gali pasireikšti tiek molekulinėje, tiek ląstelių lygiu. Antra, daugumos klinikinių laboratorijų metilinimo analizė ir kiti molekuliniai metodai dar nėra prieinami dėl sudėtingumo, išlaidų ir aukštų darbuotojų poreikių. Tačiau molekulinės analizės metodai ir metodai sparčiai tampa pigesni ir paprastesni, todėl jų naudojimas išsiplės.

Šaltiniai:
1) D. Capper ir kt. DNR metilinimas pagrįstas centrinės nervų sistemos navikų klasifikavimas // Gamta. 2018. DOI: 10.1038 / nature26000.
2) D. Wongas, S. Yipas. Mašininis mokymasis klasifikuojamas vėžys // Gamta. 2018. (Populiari apžvalga aptariamame straipsnyje.)

Вячеслав Калинин


Like this post? Please share to your friends:
Parašykite komentarą

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: