ИИ может помочь предсказать, какие инфекции ВПЧ прогрессируют в рак
Исследователи разработали новые подходы на основе искусственного интеллекта для предсказания прогрессирования инфекций ВПЧ высокого риска в рак. Интегративные модели, объединяющие множество биологических данных, показывают большие перспективы для улучшения стратификации риска…
На протяжении нескольких десятилетий исследователи стремились выявить биомаркеры, способные точно предсказать исход инфекции высокорисковым онкогенным типом ВПЧ. Несмотря на значительные успехи, ни один вирусный, иммунологический или молекулярный маркер не может на данный момент надежно предсказать, какие инфекции спонтанно регрессируют, а какие прогрессируют к более тяжелому заболеванию.
Эта трудность вытекает из сложной и динамичной природы ВПЧ-ассоциированного канцерогенеза (биологического процесса, при котором здоровая клетка становится раковой клеткой). Исход инфекции определяется многочисленными факторами, включая вирусные характеристики, иммунный ответ хозяина, генетические и эпигенетические факторы, микробиом, гормональные влияния и воздействие окружающей среды. Эти взаимодействия еще более усложняются случайными биологическими событиями, включая накопление мутаций, связанных с вирус-индуцированной геномной нестабильностью.
"Основная проблема может заключаться не в открытии нового биомаркера, а в понимании того, как все эти биологические механизмы взаимодействуют для определения исхода инфекции ВПЧ", объясняет Майкл Герфс, онколог из ГИГА (Университет Льежа).
Столкнувшись с этой сложностью, Диана Бруйер, Романе Гузен и Герфс полагают, что подходы, основанные на одном биомаркере, вероятно, достигли своих пределов. Недавние достижения в высокопроизводительном молекулярном профилировании и искусственном интеллекте открывают новые перспективы.
Эти технологии позволяют одновременно интегрировать большие объемы биологических данных для построения более полных предсказательных моделей. Цель состоит в том, чтобы лучше различить возможные траектории инфекции ВПЧ или низкосортного предраковых поражений: спонтанная регрессия, персистенция или прогрессирование к более тяжелому поражению, включая инвазивный рак. Эти интегративные подходы в настоящее время считаются одними из наиболее перспективных направлений для улучшения стратификации риска.
"Искусственный интеллект и интегративные модели могут помочь нам лучше понять разнообразие биологических траекторий, наблюдаемых у пациентов, и, в конечном итоге, обеспечить более персонализированную оценку риска", говорит Бруйер.
Хотя эти новые модели вызывают значительные надежды, они еще недостаточно валидированы для рутинного клинического использования. На данный момент ведение пациентов по-прежнему опирается на тестирование ВПЧ, цитологию и гистопатологическое исследование, в сочетании с относительно не индивидуализированным наблюдением.
По мнению исследователей, будущее заключается в развитии более глубокого понимания биологии инфекций ВПЧ, а не в поиске единственного предсказательного маркера. В конечном счете, более точная индивидуальная оценка риска могла бы позволить адаптировать наблюдение за пациентом, снизить ненужные вмешательства и улучшить лечение людей с инфекциями ВПЧ.