Ученые научились выявлять рак легких при помощи анализа крови и искусственного интеллекта

Исследователи заявили о точности в 94%.

Рак легких считается самым смертоносным в мире: шансы прожить хотя бы пять лет после постановки диагноза составляют менее 20 процентов. Зачастую это происходит потому, что болезнь выявляют на поздней стадии, когда лечение менее эффективно, а опухоль продолжает расти. Хотя масштабные исследования показали, что скрининг рака легких при помощи компьютерной томографии грудной клетки с сокращенной дозой облучения снижает смертность, этот метод по-прежнему непопулярен из-за опасений по поводу радиации и ложноположительных результатов визуализации, сообщает naked-science.ru.

Поэтому медицина нуждается в неинвазивных подходах, которые помогут диагностировать рак легких. Исследования белков, аутоантител, профилей экспрессии генов и микроРНК в крови или эпителии дыхательных путей показали себя как многообещающих кандидатов в биомаркеры для раннего выявления этого онкологического заболевания, но некоторые из них могут сбить с толку из-за возраста пациента, воспаления в результате курения или других сопутствующих состояний.

В то же время известно, что мутации или метилирование циркулирующей опухолевой ДНК (фрагментированная ДНК опухоли в кровотоке) могут присутствовать у больных с раком легких на ранней стадии. На основе этого ученые из Школы медицины Университета Джонса Хопкинса (Балтимор, США) разработали общегеномный подход к анализу профилей фрагментации внеклеточной ДНК под названием DELFI: он позволил провести обзор и оценить распределение размеров и частоту миллионов встречающихся в природе фрагментов вкДНК. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Communications.

По словам авторов исследования, здоровые клетки «упаковывают» ДНК в ядро так, будто грамотно раскладывают вещи по чемодану: разные участки генома аккуратно размещены по своим отсекам. Ядра опухолевых клеток, напротив, разбросаны хаотично, а когда они погибают, то беспорядочно выделяют ДНК в кровоток. DELFI помогает определить наличие рака с помощью машинного обучения — класс методов искусственного интеллекта, — благодаря которому удается изучить миллионы внеклеточных фрагментов ДНК на предмет аномальных паттернов, включая размер и количество макромолекул в различных областях генома. Подход требует только секвенирования генома с низким охватом, что позволяет технологии быть рентабельной.

Ученые исследовали образцы крови 365 человек, на протяжении семи месяцев проходивших обследование в больнице Биспебьерг в Копенгагене (Дания). Многие имели высокий риск развития рака легких (возраст — 50-80 лет, курильщики более чем с 20-летним стажем). Всего в когорту вошли 323 участника (90%) с легочными, нелегочными или конституциональными симптомами, у большинства были общие признаки болезни, связанные с курением, такие как кашель или одышка. Всем провели КТ грудной клетки или позитронно-эмиссионную томографию, совмещенную с компьютерной томографией (ПЭТ/КТ) всего тела c 18F-FDG.

Затем ученые выделили по два-четыре миллилитра плазмы крови от каждого пациента и исследовали извлеченную вкДНК с использованием DELFI, проведя секвенирование ее генома. Через несколько дней у 129 из 365 человек выявили рак легких (в среднем спустя 9,5 дня), а у 87 были гистологически подтвержденные доброкачественные новообразования. 

Как оказалось, люди, у которых обнаружили онкологическое заболевание, имели распространенные вариации фрагментов, в отличие от здоровых участников исследования (149). Потом технологию перепроверили на другой группе — 46 больных раком и 385 человек без него. В результате удалось с 94%-ной точностью выявить злокачественное новообразование, в том числе на ранней и поздней стадиях развития, а также с разными подтипами.