Des chercheurs de VCU Massey Comprehensive Cancer Center ont développé un nouvel outil de calcul appelé Vesalius, qui pourrait aider les cliniciens à comprendre les relations complexes entre les cellules cancéreuses et leurs cellules environnantes, conduisant à des découvertes potentielles concernant le développement de cancers difficiles à traiter. Les résultats d'une nouvelle étude publiée au 21 août dans la nature peuvent aider à guider l'identification des biomarqueurs prédictifs pour plusieurs cancers et mieux informer l'efficacité de différentes options de traitement basées sur le type spécifique de maladie des individus.
Rajan Gogna, Ph.D., membre du programme de recherche sur la thérapeutique du développement chez Massey et professeur adjoint du département de génétique humain et moléculaire de la VCU, et une équipe de collaborateurs a été motivée par le but d'interpréter des quantités importantes de données de manière significative.
Avec Vesalius, nous utilisons l'intelligence artificielle pour trouver les modèles spatiaux dans toute l'architecture tissulaire chez les patients qui répondent à la thérapie et à ceux qui ne le font pas. C'est créer un territoire de domaine d'information. »
Rajan Gogna, Ph.D., membre du programme de recherche sur la thérapeutique du développement chez Massey et professeur adjoint de la VCU School of Medicine Department of Human and Molecular Genetics
L'approche de l'équipe de recherche consiste à analyser l'ensemble des tissus plutôt que des parties individuelles en raison de la nature dormante des cellules cancéreuses. Étant donné que les cellules cancéreuses vivent souvent aux côtés des cellules environnantes pendant de nombreuses années chez les patients, elles s'influenceront inévitablement mutuellement.
« Prenez un mari et une femme qui sont mariés depuis 20 ans. Si vous rencontrez l'un d'eux individuellement, pouvez-vous voir l'influence de l'autre partenaire quelque part dans votre interaction? » Dit Gogna. « Un fibroblaste-un type de cellule impliqué dans la production de tissu conjonctif – n'interagit pas seulement avec une cellule cancéreuse. Ces cellules sont assises avec leurs voisins à partir du moment où le cancer provient. Donc, les traiter comme des cellules individuelles est erronée. Ce sont des partenaires influencés. »
Pour suivre l'immense quantité de données sur les relations influentes entre les cellules cancéreuses et leurs cellules environnantes, l'équipe avait besoin d'un outil qui pourrait non seulement stocker ces données, mais aussi contribuer à en tirer un sens.
« Les données deviennent de plus en plus vastes, et il y a un grand besoin de donner un sens à ces données », a déclaré Gogna. « C'est pourquoi nous avons commencé à travailler sur Vesalius il y a six ans. Vous devez le consolider. »
En examinant les cellules cancéreuses, les cellules T et les macrophages comme un réseau de cellules en interaction, les chercheurs peuvent commencer à identifier les modèles qui émergent dans ces échantillons de cancer, affiner leurs protocoles de traitement et gagner plus de confiance dans les traitements qu'ils offrent aux patients.
Depuis sa création, Vesalius a été principalement testé sur les cancers du sein, du côlon et de l'ovaire, mais il est possible d'appliquer l'outil à tous les cancers à l'avenir. Au fur et à mesure que les informations sont recueillies à plus grande échelle, le modèle d'IA continuera de s'entraîner et d'aider les cliniciens à modifier leurs protocoles.
« L'intelligence artificielle comme Vesalius aura un impact significatif sur l'avenir de la recherche sur le cancer et des résultats pour les patients en raison de la sagesse scientifique de chercheurs comme le Dr Rajan Gogna », a déclaré Robert A. Winn, MD, directeur et président de Lipman en oncologie chez Massey, et co-auteur de cette recherche. « Massey continue de combler l'écart avec des outils comme Vesalius conduisant à de meilleurs résultats pour la santé et à la réduction du fardeau du cancer pour tous. »
