Helsingin yliopiston, HUSin Syöpäkeskuksen, Aalto-yliopiston ja Stanfordin yliopiston tutkijat ovat kehittäneet tekoälymallin, joka ennustaa, ketkä potilaat hyötyvät puolustusjärjestelmää aktioivavasta hoidosta ihosyövässä. Käytännössä tekoälymallin avulla voidaan tunnistaa ihosyöpä verikokeesta, selvittää ihosyövän ennustetta sekä kohdentaa hoitoja aiempaa tarkemmin.
Ihosyöpään liittyvä tutkimus on julkaistu arvostetussa Nature Communications -julkaisusarjassa.
Oikeat lääkkeet oikeille potilaille
Elimistön oman puolustusjärjestelmän tehostaminen on osoittautunut erityisen tehokkaaksi hoitomuodoksi ihosyövässä. Puolustusjärjestelmää aktivoivien hoitojen ongelma ovat erot potilasryhmien välillä: vaikka osa potilaista parantuu taudistaan täysin, osa potilaista ei hyödy hoidosta lainkaan.
– Aiempi tutkimus ei ole pystynyt tuottamaan lääkäreille työkaluja, jotka ennustaisivat, ketkä hyötyvät puolustusjärjestelmää aktioivavasta hoidosta. Hoidon kohdentaminen oikein on erittäin tärkeää, koska lääkehoito on kallista ja vakavat sivuvaikutukset melko tavallisia, kertoo lääkäri ja väitöskirjatutkija Jani Huuhtanen Helsingin yliopistosta ja Aalto-yliopistosta.
Monimutkainen tekoälymalli yksinkertaiseen kysymykseen
Kansainvälisen tutkimusryhmän hypoteesi oli, että hoidosta hyötymättömien potilaiden puolustusjärjestelmän solut eivät tunnista ihosyöpää viholliseksi, eivätkä potilaat siksi hyödy hoidosta.
Tutkimusryhmä tutki tekoälymallilla lähes 500 ihosyöpäpotilaan näytteet ja vertasi niitä lähes 1000 terveen ihmisen näytteeseen. Näistä näytteistä tutkijat yksinkertaisesti laskivat ihosyöpää tunnistavien puolustussolujen määrää.
Potilailla, joilla oli melanooma, löytyi odotetusti enemmän ihosyöpää tunnistavia puolustussoluja kuin terveiltä.
– Tämä löydös voi tulevaisuudessa mahdollistaa ihosyövän tunnistamisen verinäytteestä, kertoo translationaalisen hematologian professori Satu Mustjoki Helsingin yliopistosta ja HUSin Syöpäkeskuksesta.
Lisäksi ihosyöpäpotilaat, joilla oli enemmän ihosyöpää tunnistavia puolustussoluja, hyötyivät todennäköisemmin puolustusjärjestelmää aktivoivista hoidoista kuin potilaat, joilta nämä puuttuivat.
Tekoälymallilla muiden syöpien kimppuun
Tekoälymallit ovat yleistyneet räjähdysmäisesti lääketieteessä, mutta niiden saaminen kliiniseen käyttöön vaatii pitkäjänteistä yhteistyötä lääkäreiden ja tekoälytutkijoiden välillä.
– Jatkotutkimuksessa on tarkoitus paneutua nyt kehitetyn tekoälymallin hyödyntämiseen potilastyössä ja selvittää, voidaanko sillä ennustaa hoitovasteita myös uusiin, vielä kehitteillä oleviin syövän lääkehoitoihin, kertoo laskennallisen biologian ja koneoppimisen professori Harri Lähdesmäki Aalto-yliopistosta.
– Tekoälymallimme on ketterä ja muokattavissa, joten sen avulla voidaan jatkossa laskea syöpää tunnistavien puolustussolujen määrää myös muissa syövissä, kuten rintasyövässä, keuhkosyövässä ja verisyövissä, Jani Huuhtanen tarkentaa.
– Kaikki tutkimuksemme perustuu avoimeen lähdekoodiin, joten tekoälymallimme on myös muiden tutkijoiden ja lääkäreiden saatavilla ja jatkokehiteltävissä, Huuhtanen huomauttaa.
Alkuperäinen artikkeli: Huuhtanen, J., Chen, L., Jokinen, E. et al. Evolution and modulation of antigen-specific T cell responses in melanoma patients. Nat Commun 13, 5988 (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-33720-z.
Tutkimusta rahoittivat Euroopan tutkimusneuvosto (ERC), Suomen Akatemia, Syöpäsäätiö sekä Sigrid Juseliuksen ja Gyllenbergin säätiöt. Tutkimus on osa Suomen Akatemian rahoittamaa iCAN Digital Precision Cancer Medicine -lippulaivahankketta.