Исследователи создали биопсию жидкости на основе ИИ, сканирующую образцы фрагментов ДНК, циркулирующей в крови. Система обнаружила ранний фиброз и цирроз печени — состояния, часто остающиеся незамеченными до того, как нанесут серьёзный урон. Анализируя вместо специфических мутаций полногеномную структуру фрагментации ДНК, этот подход улавливает скрытые сигналы, сообщающие об общем состоянии здоровья человека. Раннее обнаружение может помочь докторам в лечении заболеваний печени на ранних стадиях и потенциально проводить профилактику онкологии.
Исследователи из Онкологического центра Киммеля Медицинской школы Джонса Хопкинса разработали жидкостную биопсию на основе ИИ, анализирующую полногеномную структуру фрагментов свободно циркулирующей ДНК (сцДНК) в крови. Этот тест исследует, как распадаются эти кусочки ДНК и где они проявляются во всём геноме. Используя эту информацию, система может идентифицировать ранние признаки фиброза и цирроза печени, а также может обнаруживать более общие факторы, указывающие на хронические заболевания.
Исследование, частично профинансированное Национальными институтами здоровья, было опубликовано 4 марта в журнале Science Translational Medicine. Оно ознаменовало первый случай системного применения этого типа анализа фрагментации ДНК под названием фрагментомная технология для выявления хронических заболеваний, не связанных с онкологией. Ранее этот метод исследовался в основном для обнаружения рака.
Полногеномные структуры фрагментов ДНК демонстрируют сигналы болезни
Жидкостная биопсия, измеряющая сцДНК, уже подаёт надежды в диагностике рака. Однако учёные не проводили широкомасштабных исследований её потенциала для диагностирования других болезней. В этом новом исследовании учёные выполнили полногеномное секвенирование образцов сцДНК 1576 пациентов с болезнью печени и сопутствующими заболеваниями. Исследуя фрагменты ДНК по всему геному, они искали структуры, способные подать сигнал о заболевании.
Учёные проанализировали как размер фрагментов ДНК, так и их распределение по геному, включая повторяющиеся области ДНК, которые редко исследовались. В каждый анализ было включено около 40 миллионов фрагментов, в которые входили тысячи областей генома, образовывая громадный датасет по сравнению с большинством тестов методом жидкостной биопсии.
Алгоритмы машинного обучения обрабатывали информацию с целью идентификации структур фрагментации, связанных с заболеванием. Используя эти структуры, исследователи создали систему классификации, определяющую ранние стадии болезни печени, запущенный фиброз и цирроз с высокой точностью.
«Это непосредственно основано на нашей предыдущей фрагментомной работе по раку, но сейчас использовались ИИ и полногеномные профили фрагментации свободно циркулирующей ДНК с прицелом на хронические заболевания», — говорит Виктор Велкунеску, один из директоров программы генетики и эпигенетики рака в Онкологическом центре Киммеля Медицинской школы Джонса Хопкинса и старший соавтор исследования. «В отношении многих из этих болезней раннее обнаружение могло бы иметь огромное значение, и фиброз и цирроз печени — важные примеры. Фиброз печени на ранних стадиях обратим, но если он не обнаружен, он может прогрессировать в цирроз и в итоге увеличивать риск рака печени».
Почему анализ фрагментов ДНК отличается от других методов
В отличие от многих методов жидкостной биопсии, которые направлены на поиск специфических онкологических мутаций в генах, фрагментомный подход концентрируется на том, каким образом фрагменты ДНК разрезаны, упакованы и распределены по геному. По словам учёных, благодаря такой полной картине, этот метод можно применять в отношении болезней, не связанных с онкологией, включая заболевания, которые в итоге повышают риск рака. Исследованием также руководили Роберт Шарпф, профессор онкологии, и Джилл Фоллен, адъюнкт-профессор онкологии.
«Это исследование настолько эффективно потому, что мы не ищем отдельных мутаций», — говорит первый автор Акшая Аннапрагада, аспирант лаборатории Вескулеску. «Мы анализируем весь фрагментом, содержащий невероятный объём информации о физиологическом состоянии человека. Масштаб этих данных вкупе с машинным обучением позволяет разрабатывать классификаторы по многим различным заболеваниям».
Раннее обнаружение может принести пользу миллионам людей в группе риска
Велкулеску отмечает, что у приблизительно 100 миллионов человек в Соединённых Штатах есть заболевания печени, которые повышают риск цирроза и рака печени. Имеющиеся тесты крови на фиброз часто недостаточно чувствительны, особенно на ранних стадиях заболевания. Стандартные маркеры крови обычно не способны обнаружить ранний фиброз и идентифицируют цирроз только в половине случаев. Методы визуализации, вроде специализированного ультразвукового и магнитного резонансного сканирования могут помочь, но для этих методов требуется оборудование, которое не всегда имеется в наличии.
«Многие люди в группе риска не знают, что у них больная печень», — говорит Велкулеску. «Если мы сможем вмешаться раньше — до того, как фиброз прогрессирует в цирроз или рак — это может иметь серьёзнейшее значение».
Он добавляет, что обнаружение этих предшествующих заболеваний на ранней стадии может позволить докторам раньше приступать к лечению первичных патологий и предупреждать развитие рака.
Возникновение исследования и индекс сопутствующих патологий фрагментома
Исследование возникло на основе проведённого Велкулеску в 2023 году исследования Cancer Discovery, которое было сконцентрировано на фрагментоме рака печени. Изучая пациентов с опухолью печени, учёные заметили, что некоторые люди с фиброзом или циррозом демонстрировали в целом нормальные профили фрагментации, но у них имелись едва заметные сигналы ДНК, связанные с заболеванием. Это наблюдение натолкнуло учёных на мысль исследовать структуры фрагментома, непосредственно связанные с фиброзом и циррозом печени.
В другом анализе, где участвовало 570 человек с подозрением на серьёзную болезнь, исследователи создали индекс сопутствующих патологий (коморбидности) фрагментома. Таким образом, были разделены пациенты с высоким и низким показателем индекса коморбидности Чарльстона, широко используемой системой оценки того, как дополнительные патологии влияют на риск смерти пациента. Индекс на основе фрагментома прогнозировал общую выживаемость независимым образом, и в некоторых случаях показал более высокую специфичность, чем традиционные маркеры воспаления. Определённые сигнатуры фрагментации, судя по всему, также ассоциировались с плохими клиническими показателями.
Фрагментом может послужить основанием для создания различных классификаторов для различных заболеваний, и, что немаловажно, эти классификаторы специфичны к заболеваниям и лишены перекрёстных реакций, — говорит Аннапрагада. — Классификатор фиброза печени отличается от классификатора рака. Это уникальный, специфичный к заболеваниям тест, построенный на той же самой платформе».
Потенциал обнаружения других хронических заболеваний
В исследование также вошли люди с повышенным риском ряда заболеваний. Исследователи наблюдали фрагментомные сигналы, связанные с сердечнососудистыми, воспалительными и нейродегенеративными расстройствами. Однако, в участвовавшей в исследовании популяции было недостаточное количество случаев, чтобы составить отдельные классификаторы по каждому из этих заболеваний. Исследователи предполагают, что эта технология может в итоге использоваться в широком диапазоне медицинских приложений, которые исследователи планируют изучить в будущей работе.
Анализ на фиброз печени, описанный в исследовании, остаётся прототипом, и пока что не используется в качестве клинического теста. Следующие шаги группы будут включать в себя доработку и утверждение классификатора болезни печени и исследование сигнатур, связанных с другими хроническими заболеваниями.
Перевод — Андрей Прокипчук, «XX2 ВЕК». Источники.
Материалы предоставлены Медицинской школой Джонса Хопкинса.
Вам также может быть интересно: