Kanserde yeni araç: Hangi hastanın tedaviye cevap vereceği evvelden bilinecek

Harvard Tıp Fakültesi araştırmacıları tarafından geliştirilen COMPASS adlı yeni yapay zeka modeli, kanser tedavisinde hangi hastaların bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerine yanıt vereceğini tedavi başlamadan önce yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Nature Medicine dergisinde yayımlanan çalışmaya göre sistem, mevcut en başarılı tahmin yöntemlerine kıyasla yüzde 8,5 daha yüksek doğruluk sağladı.

16 bin gene yakın veriyi analiz ediyor

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Araştırmacılar, klinik çalışmalarla doğrulanması halinde COMPASS’ın kişiselleştirilmiş kanser tedavisini güçlendirebileceğini, klinik araştırmalarda hasta seçimini iyileştirebileceğini ve yeni ilaç hedeflerinin keşfine katkı sağlayabileceğini belirtiyor.

Bununla birlikte bağışıklık kontrol noktası inhibitörleri, bağışıklık sisteminin kanser hücrelerini tanıyıp yok etmesini sağlayan en önemli immünoterapi yöntemlerinden biri olarak kabul ediliyor. PD-1, PD-L1 ve CTLA-4 gibi proteinleri hedef alan bu ilaçlar, bazı hastalarda ileri evre kanseri uzun yıllar kontrol altında tutabiliyor. Ancak klinik verilere göre kanser türüne bağlı olarak hastaların yalnızca yüzde 10 ila 40’ı bu tedavilerden anlamlı fayda görüyor. Tedaviye yanıt vermeyen hastalar ise hem ciddi yan etkilerle karşılaşabiliyor hem de etkisiz tedavi nedeniyle değerli zamanlarını kaybedebiliyor.

Bu sorunu çözmek amacıyla geliştirilen COMPASS, tümörlerdeki yaklaşık 16 bin genin aktivitesini analiz ederek tedaviye verilecek yanıtı öngörüyor. Model, bağışıklık hücrelerinin durumu, tümörle etkileşimler ve hücresel sinyal yollarıyla ilişkili gen ifadelerini birlikte değerlendiriyor.

“Kara kutu” yerine açıklanabilir yapay zeka

COMPASS’ın en dikkat çekici özelliklerinden biri, “concept bottleneck transformer” adı verilen açıklanabilir bir yapay zeka mimarisi kullanması. Böylece sistem yalnızca “yanıt verir” veya “yanıt vermez” gibi geleneksel “kara kutu” tahmini üretmek yerine bu sonuca hangi biyolojik verilerle ulaştığını açıklayabiliyor.

Araştırmacılar modeli eğitmek için Cancer Genome Atlas veri tabanındaki 33 farklı kanser türüne ait 10.184 tümör örneğini kullandı. Ardından sistem, yedi kanser türünü kapsayan 16 farklı klinik kohorttan elde edilen bağışıklık kontrol noktası inhibitörü verileriyle ince ayar yapılarak test edildi. Yapılan değerlendirmelerde COMPASS, farklı kanser türleri, farklı ICI ilaçları, farklı gen dizileme platformları ve biyopsi bölgelerinde de yüksek performansını korudu.

Araştırmacılar, prospektif klinik çalışmaların da başarılı sonuç vermesi halinde COMPASS’ın hastanelerde doktorlara karar desteği sağlayan bir araç olarak kullanılabileceğini düşünüyor. Bunun yanında sistemin, klinik araştırmalar için en uygun gönüllülerin belirlenmesini kolaylaştırması öngörülüyor. Ayrıca açıklanabilir yapısı sayesinde kanser biyolojisine ilişkin yeni hipotezler ile potansiyel ilaç hedeflerinin ortaya çıkarılmasına katkı sunması bekleniyor.