Tutkijat hyödyntävät syöpäpotilaiden näytteissä olevaa genomitietoa koneoppimisen avulla

Koneoppimismenetelmiin perustuva työkalu paikkaa DNA:han syntyneet vauriot ja paljastaa kasvainnäytteisiin liittyvien mutaatioprosessien koko kuvan. Näin miljoonista arkistoiduista syöpänäytteistä voidaan saada valtavaa lääketieteellistä lisäarvoa.

Nature Communications -tiedelehdessä julkaistussa Helsingin yliopiston tutkijoiden artikkelissa esitellään menetelmä, jolla voidaan analysoida tarkasti syöpäpotilaiden arkistoiduista koepaloista saatavaa genomidataa. Koneoppimismenetelmiin perustuva työkalu paikkaa DNA:han syntyneet vauriot ja paljastaa kasvainnäytteisiin liittyvien mutaatioprosessien koko kuvan. Näin miljoonista arkistoiduista syöpänäytteistä voidaan saada valtavaa lääketieteellistä lisäarvoa.

Molekyylidiagnostiikka auttaa löytämään yksittäisille potilaille oikeanlaisen syöpähoidon. Tutkijat ovat erityisen kiinnostuneita syöpäpotilaiden näytteiden DNA-profiloinnista.

– Tätä korvaamattoman arvokasta tietolähdettä ei DNA:n heikon laadun takia tällä hetkellä käytetä molekyylidiagnostiikassa. Formaliini vaurioittaa vakavasti DNA:ta, mikä siis väistämättä vaikeuttaa säilöttyjen kudosten syöpägenomin tutkimista, sanoo tutkimuksen pääkirjoittaja Qingli Guo Helsingin yliopistosta.

Syöpägenomien mutaatioprosessien analysointi voi edesauttaa syövän varhaista tunnistamista ja tarkkaa diagnosointia sekä selittää, miksi hoidot lakkaavat tehoamasta joihinkin syöpiin. Uusi menetelmä voi merkittävästi nopeuttaa sellaisten kliinisten sovellusten kehittämistä, jotka voivat vaikuttaa suoraan syöpäpotilaiden hoitoon.

Uusi menetelmä ennusti yli 90 % syövän kehittymiseen liittyvistä prosesseista

Artikkelin pääkirjoittaja Qingli Guo tekee läheistä yhteistyötä Lontoossa sijaitsevan Institute of Cancer Research -tutkimuslaitoksen ja Queen Mary -yliopiston tutkijoiden kanssa. He kehittivät FFPEsig-nimisen koneoppimismenetelmän selvittääkseen tarkalleen, miten formaliini muuttaa DNA:ta.

– Tulostemme mukaan lähes puolet syöpään liittyvistä prosesseista jää huomaamatta ilman kohinanvaimennusta. FFPEsig-menetelmän avulla yli 90 % prosesseista voitiin kuitenkin ennustaa tarkasti, Qingli toteaa.

Syöpä kehittyy vähitellen. Mutaatioprosessien profilointi pitkittäisnäytteistä auttaa tunnistamaan hoidon kannalta hyödyllisiä ennustavia tekijöitä ja tuottamaan diagnoosin kullekin levinneisyysasteelle.

– Löydöksemme avulla voidaan kuvata kliinisesti merkittäviä kasvainten tunnusmerkkejä kasvainnäytteistä, joita on säilytetty vuosikymmenien ajan huoneenlämmössä. Tuottamalla syvällistä tietoa formaliinin vaikutuksesta syövän perimään tutkimuksemme tarjoaa poikkeuksellisen tilaisuuden mullistaa käytössä olevat kasvainten tunnusmerkkien osoitustestit hyödyntämällä suurta määrää kustannustehokkaita arkistonäytteitä.

Tutkijat totesivat, että menetelmä ei tällä hetkellä suodata kaikkia sellaisia artefakteja, joita esiintyi erävaikutuksia tuottavien formaliiniin kiinnitettyjen ja parafiiniin valettujen näytteiden (FFPE) yhteydessä. Lisäksi syövän tyyppi vaikuttaa työkalun tehoon, joten löydöksien tulkinta vaatii tarkkuutta. Tutkijoita kiinnostaa myös näiden menetelmien soveltaminen entistä laajempaan kirjoon arkistonäytteitä.

Tutkimusta rahoittivat Cancer Research UK -järjestö, Helsingin yliopisto ja Suomen Akatemia. Hanketta johtavat artikkelin vanhimmat kirjoittajat professori Ville Mustonen (Helsingin yliopisto) ja professori Trevor Graham (ICR).