Американские исследователи разработали новое программное обеспечение, которое, по аналогии с метеорологическими моделями, позволяет предсказывать поведение клеток в тканях с течением времени. Эта технология объединяет геномные данные и математическое моделирование, открывая путь к созданию персонализированных «цифровых двойников» пациентов, которые в перспективе помогут определить наилучшую стратегию лечения. Исследование опубликовано в журнале Cell.
Традиционные методы мониторинга состояния больных раком людей, особенно с использованием современных геномных технологий, дают лишь «моментальный снимок» состояния опухоли в определенный момент времени. Они не показывают, как клетки обмениваются сигналами между собой, и не отражают реальную динамику таких взаимодействий, что приводит к росту опухоли или ее устойчивости к лечению. Особенно сложно предсказать поведение рака из-за индивидуальных особенностей иммунной системы каждого пациента и сложной экосистемы опухоли, включающей не только опухолевые, но и множество здоровых клеток. До сих пор ученым не хватало инструмента, который мог бы показать, как опухоль ведет себя в динамике, — как меняются взаимодействия между клетками и как это влияет на эффективность лечения.
Наиболее значимым достижением нового проекта стала разработанная группой исследователей так называемая «грамматика гипотез» — система, позволяющая описывать поведение клеток (перемещение, деление, взаимодействие с другими клетками и иммунной системой) с помощью простых предложений на английском языке. На ее основе ученые создали цифровые модели многоклеточных биологических систем и облегчили взаимодействие между специалистами из разных областей. «Эта грамматика помогает не только связать биологию с кодом, но и упростить междисциплинарное сотрудничество», — пояснил Даниел Бергман из Университета Мэриленда. Авторы работы объединили эту грамматику с пространственными транскриптомными данными из реальных образцов опухолей, которые позволяют определить, какие гены активны и где именно в ткани. Это позволило построить сложные вычислительные модели, симулирующие развитие опухоли с течением времени.
Исследователи применили модель к двум разным видам рака. При раке молочной железы им удалось показать, как нарушение работы иммунных клеток (Т-лимфоцитов) может способствовать расхождению групп раковых клеток из первичного места образования опухоли в соседние ткани. Во втором случае специалисты использовали данные пациентов с раком поджелудочной железы, чтобы смоделировать ответ на иммунотерапию. Модель предсказала, что реакция на лечение будет различаться у каждого «виртуального» пациента, что подчеркивает значение клеточной экосистемы опухоли. Например, фибробласты — здоровые клетки, формирующие плотную структуру вокруг опухоли, — активно взаимодействуют с раковыми клетками и влияют на их ответы. Пространственная транскриптомика позволила визуализировать эти взаимодействия, а модель проследила их влияние на рост и инвазию опухоли. «Иммунные клетки удивительны и подчиняются правилам поведения, которые можно воссоздать в модели, — отметила Жанетт Джонсон из Университета Мэриленда. — Эта система дает нам возможность свободно исследовать гипотезы о том, что происходит в организме пациента со временем, без затрат и риска для него».
Исследование открывает путь к созданию новой, виртуальной платформы, с помощью которой можно моделировать течение болезни у конкретного пациента и проверять эффективность разных вариантов терапии в условиях симуляции. Такой метод дает возможность проводить «виртуальные клинические испытания» и продвигать персонализированный подход в лечении раковых заболеваний. Его универсальность подтверждается тем, что модель была успешно применена и в нейронауках: команда из Университета Джонса Хопкинса использовала тот же принцип для моделирования формирования слоев мозга. «С тех пор как я перешла из области прогнозирования погоды в вычислительную биологию, я верила, что мы сможем применять те же принципы в онкологии, — поделилась ведущий автор исследования Элана Дж. Фертиг из Университета Мэриленда. — Адаптация подхода к геномным технологиям дает нам виртуальную лабораторию, в которой можно проводить эксперименты полностью in silico». Разработанная грамматика уже доступна научному сообществу с открытым исходным кодом, что будет способствовать ее дальнейшему развитию. Ученые надеются, что подобные модели со временем станут незаменимым инструментом в борьбе с раком.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
