PARP抑制劑是一種可以阻斷某些細(xì)胞酶的物質(zhì)，有希望治療由同源重組 (HR) 缺陷引起的癌癥，同源重組是一種協(xié)調(diào)有害DNA斷裂修復(fù)的微觀機(jī)制。然而，PARP抑制劑的使用仍然有限，因?yàn)榇蠖鄶?shù)臨床測(cè)試無(wú)法對(duì)HR進(jìn)行有效檢測(cè)。
近日，哈佛醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們開發(fā)出了一個(gè)名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠高效和準(zhǔn)確地“讀取”HR缺陷的分子特征，并進(jìn)一步配合現(xiàn)有的篩查方法。該研究成果發(fā)表在了《自然》子刊Nature Genetics上。
PARP抑制劑通常用于攜帶BRCA基因突變的乳腺癌、卵巢癌、胰 腺癌和其他癌癥患者。然而，由于并不是每個(gè)HR缺陷的患者都出現(xiàn)BRCA突變，因此大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)方法會(huì)將其遺漏。而SigMA則可以識(shí)別HR缺陷的在被癌癥擾亂的DNA成分中的特征模式，甚至包括只分析一部分基因的臨床測(cè)試。
研究人員從數(shù)千個(gè)完全測(cè)序的腫瘤基因組中挑選出一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)，并對(duì)SigMA模型進(jìn)行訓(xùn)練。然后，他們對(duì)照全基因組測(cè)序分析的730個(gè)樣本測(cè)量了模型的性能。結(jié)果顯示，SigMA以74%的準(zhǔn)確率正確檢測(cè)出了包含HR缺陷的癌細(xì)胞；而目前的算法準(zhǔn)確率大約在30%到40%左右。
隨后，研究人員又進(jìn)行了一項(xiàng)包含878名以前接受過(guò)基因檢測(cè)的患者乳腺腫瘤樣本的測(cè)試。在測(cè)試中，SigMA檢測(cè)到23%的樣本帶有HR缺陷特征。而且，它成功地在其他類型的癌癥中發(fā)現(xiàn)了以前未發(fā)現(xiàn)的缺陷，檢測(cè)率從食管癌的5%到卵巢癌的38%不等。
在第三項(xiàng)測(cè)試中，科學(xué)家們通過(guò)對(duì)14種癌癥類型的383個(gè)腫瘤細(xì)胞系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，探究SigMA模型能否預(yù)測(cè)癌細(xì)胞對(duì)PARP抑制劑的反應(yīng)。研究人員表示，被SigMA鑒定為有HR缺陷的乳腺癌細(xì)胞系和沒(méi)有HR缺陷的細(xì)胞相比，對(duì)PARP抑制劑反應(yīng)更好。這表明該算法可以更準(zhǔn)確地確定哪些患者可以從PARP抑制劑中獲益。
“精確定位遺傳生物標(biāo)志物，并使用特異性靶向相關(guān)癌癥驅(qū)動(dòng)通路的藥物治療患者，是精準(zhǔn)醫(yī)療的核心。我們相信，我們的算法可以大大增強(qiáng)醫(yī)生提供這種個(gè)體化治療的能力，”論文資深作者，哈佛醫(yī)學(xué)院Blavatnik Institute生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)教授Peter Park博士表示：“有更多沒(méi)有BRCA突變的患者可以從PARP抑制劑中獲益，但醫(yī)生卻可能無(wú)法進(jìn)行有效的診斷。我們的算法可以幫助解決這一問(wèn)題。”
研究人員表示，如果未來(lái)將SigMA納入已經(jīng)在醫(yī)院中使用的基因檢測(cè)技術(shù)，每年將會(huì)有大約 27 萬(wàn)乳腺癌患者受益，其中約5%到10%的人有BRCA缺陷。
參考資料：
[1] Gulhan, et al., (2019). Detecting the mutational signature of homologous recombination deficiency in clinical samples. Nature Genetics, doi: https://doi.org/10.1038/s41588-019-0390-2
[2] Decoding cancer's molecular signature. Retrieved April 30, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-04/hms-dcm041119.php
[3] Harvard Medical School’s AI can detect genetic defect that causes some cancers. Retrieved April 30, 2019, from https://venturebeat.com/2019/04/15/harvard-medical-schools-ai-can-detect-genetic-defect-that-causes-some-cancers/
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