Новое ПО моделирует поведение раковых клеток с помощью геномики и вычислительных моделей
Исследователи разработали метод прогнозирования клеточной активности в тканях с течением времени, аналогичный моделям прогноза погоды. Новое программное обеспечение объединяет технологии геномики с вычислительным моделированием для предсказания изменений в поведении клеток, например, межклеточной коммуникации, которая может способствовать росту раковых клеток.
Исследование, опубликованное в журнале Cell, координировали учёные из Института геномных наук (IGS) Медицинской школы Университета Мэриленда (UMSOM). Это результат многолетнего междисциплинарного проекта на стыке разработки ПО и биомедицинских исследований.
Работа может привести к созданию компьютерных программ, которые помогут определить лучшее лечение для онкопациентов, создавая их «цифрового двойника».
Уникальность подхода: «грамматика гипотез»
Ключевая особенность исследования — использование «грамматики гипотез» на простом языке, которая служит мостом между биологическими системами и вычислительными моделями, симулируя поведение клеток в ткани.
Команда под руководством Пола Маклина, Ph.D., из Университета Индианы, разработала эту грамматику для описания клеточного поведения. Она позволяет учёным использовать простые предложения на английском для построения цифровых представлений многоклеточных биологических систем и создания вычислительных моделей таких сложных заболеваний, как рак.
Применение к раку груди и поджелудочной железы
Дэниел Бергман, Ph.D., и его коллеги из IGS объединили эту грамматику с геномными данными реальных образцов пациентов, используя такие технологии, как пространственная транскриптомика.
- При раке молочной железы команда смоделировала сценарий, при котором иммунная система не может сдержать рост опухолевых клеток и вместо этого способствует их инвазии и распространению.
- При раке поджелудочной железы модель адаптировали для симуляции реального клинического испытания иммунотерапии. Используя геномные данные нелеченых образцов, модель предсказала различный ответ на лечение у каждого виртуального «пациента», что подчеркивает важность клеточных экосистем для прецизионной онкологии.
Команда использовала новую технологию пространственной геномики, чтобы продемонстрировать, как фибробласты (незлокачественные клетки, окружающие опухоль) взаимодействуют с раковыми клетками. Программа позволила учёным отследить рост и прогрессирование опухолей поджелудочной железы в реальной ткани пациентов.
Перспективы и доступность
«Эта структура даёт нам песочницу для свободного исследования наших гипотез о том, что происходит с течением времени, без дополнительных затрат или риска для пациентов», — отметила соавтор исследования Жанетт Джонсон, Ph.D.
Элана Дж. Фертиг, Ph.D., директор IGS и ведущий автор исследования, назвала работу «гобеленом командной науки». Дополнительную валидацию вычислительных моделей провели клинические сотрудники из Университета Джонса Хопкинса и Орегонского университета здоровья и науки.
Новая грамматика имеет открытый исходный код. «Делая этот инструмент доступным для научного сообщества, мы прокладываем путь к стандартизации таких моделей», — сказал д-р Бергман.
Чтобы продемонстрировать универсальность подхода, команда под руководством Женевьевы Штайн-О’Брайен, Ph.D., из Медицинской школы Джонса Хопкинса, использовала его в нейробиологии, смоделировав создание слоёв в процессе развития мозга.
«У нас появилась новая основа для биологических исследований, поскольку учёные теперь могут создавать компьютерные симуляции своих лабораторных экспериментов и клинических испытаний и даже начать прогнозировать эффекты терапии для пациентов», — отметил Марк Т. Гладвин, декан UMSOM.