Jelentős magyar tudományos sikerről számolt be a nemzetközi szakirodalom, miután a HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoportjának eredményei a rangos Nature folyóiratban is megjelentek. A Horváth Péter vezette csoport mesterséges intelligencia (MI) alapú módszert dolgozott ki a daganatok részletes, egyedi sejt szintű feltérképezésére. Ez az innovatív megközelítés új távlatokat nyithat a rákdiagnosztikában és a személyre szabott terápiák fejlesztésében.
A szegedi kutatócsoport a Deep Visual Proteomics (DVP) nevű technológiát alkalmazza, amely a mikroszkópos szövettani képeket molekuláris adatokkal ötvözi. Az MI először elemzi a szövettani mintát, azonosítva a kulcsfontosságú sejttípusokat vagy csoportokat. Ezeket a sejteket egy robotlézer precízen kiemeli a mintából, majd proteomikai elemzésnek vetik alá, feltérképezve a bennük található fehérjéket.
A fehérjék vizsgálata azért alapvető, mert közvetlenül mutatják meg egy daganatsejt működését, növekedését, alkalmazkodását vagy ellenállóképességét. A technológiai hátteret egy világszinten egyedülálló, automatizált egysejtes kutatási központ biztosítja Szegeden. Ez a rendszer képes az MI által kijelölt sejtek nagy pontosságú, emberi beavatkozás nélküli izolálására, akár folyamatosan.
A közelmúltban közzétett két tanulmány közül az egyik a tumorklónok genetikai és fehérjeállományát vizsgálta egysejt-szinten. A kutatók azokra a sejtekre fókuszáltak, amelyek mikroszkóposan is veszélyesebbnek tűntek, és ezekben a gének aktivitását, valamint a fehérjék működését is elemezték. A másik vizsgálat egy fiatal, kiújult, áttétes melanomában szenvedő beteg esetét mutatta be, ahol az eredeti tumor és az áttétek sejtjeit hasonlították össze MI-alapú digitális patológiával és térbeli proteomikával.
A hagyományos molekuláris vizsgálatok során általában az egész szövetmintát egyben elemzik, ami elrejtheti a daganat legveszélyesebb, eltérő tulajdonságú sejtcsoportjait. Ezek a csoportok gyorsabban osztódhatnak, másképp táplálkozhatnak, elkerülhetik az immunrendszer figyelmét, vagy éppen ők felelősek az áttétek kialakulásáért. Az új megközelítés célja, hogy a kutatók ne csak a daganat megjelenését, hanem a benne zajló sejtcsoportok működését is megértsék, molekulárisan olvashatóvá téve a tumor belső térképét.
A szegedi kutatócsoport nemzetközi együttműködésben dolgozik, melynek kulcsszereplői Holger Moch, a Zürichi Egyetemi Kórház molekuláris patológusa, és Markó-Varga György, a svédországi Lundi Egyetem kutatóprofesszora. Közös munkájuk során digitális patológiai és térbeli genomikai technológiákat fejlesztenek, melyek a sejtekben működő génekről és fehérjékről nyújtanak részletes információt.
Az egyik tanulmány kimutatta, hogy a daganaton belül felfedezett, eltérő kinézetű sejtcsoportok biológiailag is különböznek egymástól, mind genetikai, mind fehérjeszinten. Ez a kettős elemzés rávilágít, hogy a daganatsejtek agresszivitását nem egyetlen tényező, hanem a génaktivitás, a fehérjék működése, az anyagcsere és az immunrendszerrel való kapcsolat összessége határozza meg.
A melanoma esetében az MI az eredeti tumorban két különböző tumorsejtcsoportot azonosított. Az áttétek sejtjei főként az egyik korai csoporthoz hasonlítottak, amit a fehérjeelemzés is megerősített. Ez arra utal, hogy a betegség terjedésének molekuláris nyomai már az első daganatban is kimutathatók voltak. Migh Ede, a kutatás egyik résztvevője szerint ez a módszer segít megérteni, mely sejtcsoportok felelősek az áttétek kialakulásáért.
Az MI ebben a kontextusban nem önállóan diagnosztizál, hanem új felbontást biztosít. Míg a hagyományos patológia nagyobb szöveti régiókat osztályoz, az algoritmus sejtről sejtre képes elemezni a mintát. Ezáltal láthatóvá válik, hogy a tumor különböző részein milyen daganatsejtek, milyen mintázatban és arányban vannak jelen, ami kulcsfontosságú a daganatok egyre kevésbé egységes tömegként való kezelésében.
A technológia a precíziós orvoslás más területein is gyorsan terjed. Horváth Péter államtitkár kiemelte, hogy minél pontosabban azonosítják a betegséget előre vivő sejteket, annál közelebb kerülhetünk ahhoz, hogy ne általánosan kezeljék a tumort, hanem célzottan hatva a legveszélyesebb részeire, megfelelő gyógyszerekkel vagy kombinációkkal. Ez az irány a személyre szabottabb terápiás döntések meghozatalát teszi lehetővé.
Bár időre van szükség ahhoz, hogy ezek az eredmények beépüljenek a klinikai gyakorlatba és minden daganatos beteg ellátásában megjelenjenek, az onkológiában felgyorsultak az események. A cél a daganatok biológiai viselkedésének pontosabb feltérképezése, a kritikus kockázatok előrejelzése és a személyre szabott kezelések kidolgozása. A magyar kutatók munkája jelentősen hozzájárulhat ehhez a globális törekvéshez.
📰 Forrás: Index — Eredeti cikk elolvasása