Ускорит создание терапии против опухолей: как российские ученые создали ИИ-дуэт для диагностики рака
Ученые из МГУ имени М. В. Ломоносова, Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи и Федерального медико-биологического агентства России представили новую разработку. Биоинформатический инструмент под названием scParadise способен изменить изучения механизмов различных заболеваний, включая рак.
Сегодня в биологии и медицине для диагностики различных заболеваний все чаще используют метод секвенирования рибонуклеиновой кислоты (РНК). Современные приборы уже умеют расшифровывать РНК с высокой точностью, однако обрабатывать полученные последовательности и безошибочно сравнивать их друг с другом им пока удается с трудом: вручную такой процесс занимает слишком много времени, а при помощи автоматических алгоритмов есть риск получить ошибочные данные. Особенно он возрастает, когда изучить необходимо необычные клетки, например, из редких опухолей. Все это ограничивает применение данного метода в медицинской практике.
Недавно столичные ученые из трех учреждений — Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи и Федерального медико-биологического агентства — представили разработку, которая способна изменить сферу диагностики и научных исследований. Ей стала компьютерная программа, созданная на основе систем искусственного интеллекта и получившая название scParadise. Она умеет отличать разные клетки друг от друга, при этом оценивая их белковый состав, с точностью до 99,9 процента.
Работа над уникальным программным обеспечением велась несколько лет. Ученые МГУ, которые приняли участие в создании scParadise, рассказали, что первые шаги в сторону усовершенствования РНК-секвенирования были сделаны в 2023 году. Сейчас готовая технология представляет собой программу, состоящую из двух модулей, имеющих такие же красивые и символичные названия — scAdam и scEve. Первый предназначен для распознавания типов клеток по активности генов, второй — для анализа белков, которые могут присутствовать на поверхности. Говоря на научном языке, scEve отвечает за предсказывание новой модальности.
— Другими словами, одна часть программы говорит, «кто эта клетка», а вторая — «что у нее на поверхности». Принципиальная новизна заключается в том, что ранее для получения такой информации необходимо было проводить отдельные дорогостоящие эксперименты, — объясняет Елизавета Чечехина, младший научный сотрудник кафедры биохимии и регенеративной биомедицины факультета фундаментальной медицины Медицинского научно-образовательного института МГУ.
Тестирование программы проводилось при помощи данных от совершенно разных образцов отдельных клеток. По словам биохимика, такая схема была выбрана специально.
— Подобный подход позволил нам не только избежать переобучения, но и оценить способность модели правильно работать с новыми данными, — говорит Елизавета Чечехина.
По словам младшего научного сотрудника, установленная точность в 99,9 процента пока не является константой. Этот показатель стал лучшим для конкретных типов клеток и тканей. Абсолютная точность результатов, как поясняет Чечехина, зависит от целого ряда критериев. В числе основных факторов — качество и полнота обучающего набора для выбранной ткани или вида, редкость типа клетки и технические моменты, которые могут возникнуть при секвенировании.
Старший преподаватель кафедры биохимии и регенеративной биомедицины факультета фундаментальной медицины МНОИ МГУ Вадим Чечехин рассказывает, что для минимизации возможных погрешностей ученые заранее готовили ИИ-модели к тому, что данные бывают неидеальными.
— Мы специально добавляли шум и создавали пробелы в информации при обучении. А для того, чтобы программа не выдавала ложных и выдуманных ответов, в нее встроен так называемый детектор неуверенности. К примеру, если технологии окажется не по силам точно определить клетку, то она честно скажет об этом, — отмечает Вадим Чечехин.
Работоспособность программы удалось доказать не только при помощи компьютеров, но и вручную при выполнении классических лабораторных методов. Результаты совпали. Ввиду широкого спектра возможностей программа scParadise будет особенно полезна в области диагностики рака.
— Хотя она и не способна объяснять устойчивость определенных клеток к химиотерапии, технология точно их найдет и подскажет разработчикам лекарств, на какую именно молекулу на поверхности нужно обратить внимание. Имея такую информацию, специалисты смогут конструировать антитела или доставочные механизмы, необходимые для поражения этой мишени, — дополняет Чечехин.
Спорить с очевидной пользой данной технологии не имеет смысла. Она определенно способна изменить диагностику заболеваний, включая онкологические, в лучшую сторону. Но прежде чем этот момент наступит, медицине необходимо преодолеть несколько рубежей.
— Внедрению технологии в клиники может поспособствовать снижение стоимости подобных исследований. На данный момент такой анализ считается очень дорогим и трудоемким, — поясняет Вадим Чечехин. По мнению исследователя, именно удешевление и ускорение процесса позволят сертифицировать инструмент для масштабного пользования и увидеть его работу в реальных клинических условиях.
ПРЯМАЯ РЕЧЬ
Константин Кулебякин, директор Центра регенеративной медицины МНОИ МГУ имени М. В. Ломоносова:
— Программа и правда обладает высокой точностью. Особенно в сравнении с аналогами. Ее особенность заключается в том, что она не только хорошо находит редкие типы клеток там, где не справляются другие программы, но и не пытается приписать их к уже известным науке.