Magyar kutatók jelentős áttörést értek el a rákkutatásban, melynek eredményeit a neves Nature folyóirat is publikálta. A HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoportja, Horváth Péter vezetésével, új megközelítést dolgozott ki a daganatok vizsgálatára. Ez a módszer lehetővé teszi a tumorok belső, molekuláris térképének részletes feltárását, túllépve a hagyományos elemzési eljárások korlátain.
A szegedi kutatócsoport a Deep Visual Proteomics (DVP) nevű, mesterséges intelligencián alapuló technikát alkalmazza. Ennek során az MI először elemzi a szövettani képeket, azonosítva a fontos sejttípusokat vagy sejtcsoportokat a daganaton belül. Ezután egy robotlézer célzottan kiemeli ezeket a sejteket a mintából, melyeket proteomikai elemzésnek vetnek alá, feltérképezve a bennük lévő fehérjéket.
A fehérjék vizsgálata kulcsfontosságú, mivel ezek közvetlenül jelzik, hogyan működik, növekszik, alkalmazkodik vagy válik ellenállóvá egy daganatsejt. A technológiai hátteret egy automatizált egysejtes kutatási központ biztosítja Szegeden, amely a kutatók szerint világszinten is egyedülálló. Ez a rendszer képes az MI által kijelölt sejteket nagy pontossággal, emberi beavatkozás nélkül izolálni.
A kutatók két meghatározó tanulmányt tettek közzé, melyek közül az egyik a tumorklónok genetikai és fehérjeállományát vizsgálta egysejt-szinten. Különösen azokra a sejtekre fókuszáltak, amelyek mikroszkóposan veszélyesebbnek tűntek, részletesen elemezve génaktivitásukat és fehérjéiket. A másik vizsgálat egy fiatal, kiújult, áttétes melanomában szenvedő beteg esetét dolgozta fel, elemezve az eredeti tumor és az áttétek mintáit.
Ebben az esetben a mesterséges intelligencia két eltérő tumorsejtcsoportot azonosított az eredeti melanomában. A későbbi áttétek sejtjei molekulárisan az egyik korai csoporthoz hasonlítottak, ami arra utal, hogy a betegség terjedésének nyomai már az első daganatban is fellelhetők voltak. Migh Ede, a kutatás egyik résztvevője szerint ez a módszer közelebb visz annak megértéséhez, mely sejtcsoportok felelősek az áttétek kialakulásáért.
A hagyományos molekuláris vizsgálatok során általában az egész szövetmintát elemzik egyben, ami az átlagot mutatja. Ez a megközelítés azonban elrejtheti a daganaton belüli legveszélyesebb sejtcsoportokat, amelyek eltérő módon osztódnak, táplálkoznak, vagy éppen elindulnak áttéteket képezni. Az új módszer célja, hogy ne csak a daganat megjelenését, hanem a benne lévő különböző sejtcsoportok működését is feltárja.
A kutatócsoportot Horváth Péter vezeti, aki május óta a Tudományos és Technológiai Minisztérium tudománypolitikai és innovációs államtitkára. A csoport már korábban is foglalkozott a sejteken belüli rendellenes fehérjeváltozások felismerésével, melyről az Index is beszámolt. A mostani fejlesztés nem csupán egy szegedi kezdeményezés, hanem széleskörű nemzetközi együttműködés része.
A projektben kulcsszerepet játszik Holger Moch, a Zürichi Egyetemi Kórház molekuláris patológusa, valamint Markó-Varga György, a svédországi Lundi Egyetem kutatóprofesszora. Együttműködésük révén olyan digitális patológiai és térbeli genomikai technológiákat fejlesztenek, amelyek részletes információkat szolgáltatnak a sejtekben működő génekről és fehérjékről.
A kutatás alapvető üzenete, hogy a daganatokat nem szabad egységes tömegként kezelni, mivel különböző sejtcsoportok élnek bennük. Ezek közül néhány kiemelt szerepet játszhat az áttétek kialakulásában, az agresszív növekedésben, vagy a kezelésekkel szembeni ellenállásban. A mesterséges intelligencia ebben a megközelítésben nem önállóan diagnosztizál, hanem új, sejtről sejtre történő felbontást biztosít.
Ez a precíz elemzés láthatóvá teszi, hogy a tumor különböző részein milyen daganatsejtek, milyen mintázatban és arányban vannak jelen. A technológia jelentősége abban rejlik, hogy minél pontosabban azonosítják a betegséget előre vivő sejteket, annál célzottabban lehet majd kezelni a tumort. Horváth Péter államtitkár kiemelte, hogy ez a megközelítés lehetővé teszi a legveszélyesebb részekre való fókuszálást megfelelő gyógyszerekkel vagy kombinációkkal.
A precíziós orvoslás más területein is gyorsan terjed ez a technológia, mivel a daganatsejtek biológiai viselkedésének pontos feltérképezése elengedhetetlen a hatékony terápiához. Az egyedi sejtcsoportok azonosítása és elemzése alapvető fontosságú a személyre szabott kezelési stratégiák kidolgozásában.
Bár az eredmények rendkívül ígéretesek, időre van szükség ahhoz, hogy ezek a fejlesztések beépüljenek a klinikai gyakorlatba és minden daganatos beteg ellátásában megjelenjenek. Az irány azonban egyértelmű: a daganatok biológiai viselkedésének pontosabb feltérképezése. Ez magában foglalja a kritikus kockázatok előrejelzését és a személyre szabottabb terápiás döntések meghozatalát.
Az onkológia területén az események felgyorsultak az elmúlt időszakban, amit jól mutatnak az idei ASCO-konferencián bemutatott rákellenes injekciók. Emellett magyar fejlesztésű daganatellenes vegyületek is szerepeltek a nemzetközi hírekben. A szegedi kutatócsoport munkája hozzájárul ahhoz, hogy a jövőben még hatékonyabban vehessük fel a harcot a daganatos megbetegedésekkel szemben.
📰 Forrás: Index — Eredeti cikk elolvasása