Test pljuvačke ili krvi koji traži promene u strukturi molekula šećera mogao bi u budućnosti da pomogne u ranoj dijagnozi različitih oblika raka Foto Shutterstock
Istraživači sa Univerziteta Geteborg u Švedskoj otkrili su da strukturne promene u molekulima šećera koje se javljaju u ćelijama raka mogu pomoći u identifikaciji specifičnih vrsta raka.
Naučnici veruju da bi ovo istraživanje moglo da se iskoristi da se razvije test pljuvačke ili krvi za otkrivanje raka.
Tokom 2020. širom sveta dijagnostifikovano je oko 19,3 miliona novih slučajeva raka, a očekuje se da će taj broj do 2040. dostići 28,4 miliona slučajeva.
Iako trenutno ne postoje lekovi za bilo koju vrstu raka, što se ranije otkrije i leči za većinu karcinoma ishod je bolji. Iz tog razloga, naučnici stalno istražuju nove načine da brzo identifikuju rak.
Doprinoseći ovom naporu, tim istraživača sa Univerziteta u Geteborgu u Švedskoj, nedavno je otkrio da strukturne promene u molekulima šećera zvanim glikani koje se javljaju u ćelijama raka mogu pomoći u identifikaciji specifičnih vrsta raka.
Naučnici veruju da bi uz pomoć veštačke inteligencije (AI), ovo istraživanje na kraju moglo da se iskoristi za razvoj testa pljuvačke ili krvi za otkrivanje raka.
Ova studija nedavno je objavljena u časopisu Cell Reports Methods.
Kako kaže dr Daniel Bojar, viši predavač bioinformatike na Univerzitetu u Geteborgu i glavni autor ove studije, glikani su složeni molekuli šećera koji su vezani za proteine i masti u našim telima.
– To su zamršeni lanci različitih jedinica šećera međusobno povezanih na različite načine. Ako se te veze promene, funkcija glikana se menja. Kod raka, nekoliko procesa može promeniti glikane – objašnjava dr Bojar.
– Mutacije u tumoru mogu promeniti proteine koji grade ove lance šećera, što dovodi do izmenjenih glikana. Pored toga, zapaljenje i razna druga sistemska stanja koja mogu pratiti tumor takođe imaju poznat uticaj na to koje se strukture glikana proizvode – dodao je.
Iako naučnici znaju da se glikani sistematski menjaju kod raka, pomažući tumoru u njegovom razvoju, dr Bojar kaže da većina ovih saznanja nije zasnovana na čvrstoj statističkoj analizi, u poređenju sa standardima u drugim naučnim oblastima.
– Bili smo ubeđeni da možemo da steknemo više uvida iz ovih molekula pomoću novorazvijenih metoda. S obzirom na to da je to tip molekula najbogatiji informacijama u našim telima, prirodno je da data scientist koristi ove informacije za predviđanja – nastavlja dr Bojar i dodaje:
– Glikani su prisutni na proteinima i česticama koje izlučuje tumor i stoga se mogu naći na pogodnim lokacijama kao što su pljuvačka ili krv, što nam omogućava da daljinski pratimo tumor bez potrebe za obavljanjem stvarne biopsije.
Metoda otkrivanja raka uz pomoć veštačke inteligencije
Za ovu studiju, dr Bojar i njegov tim analizirali su podatke o tumorima i zdravom tkivu od oko 220 ljudi sa dijagnostikovanim karcinomom, fokusirajući se na karcinom želuca, kože, jetre, prostate, kolorektuma i jajnika.
– Naše glavno interesovanje ovde bilo je da odaberemo tipove raka za koje su bili dostupni visokokvalitetni podaci o glikanu kako bi naši rezultati bili pouzdaniji – rekao je odgovarajući na pitanje zašto su odlučili da se fokusiraju baš na ove vrste raka.
Koristeći novu metodu proučavanja podstruktura glikana pomoću veštačke inteligencije, naučnici su uspeli da identifikuju razlike u podstrukturi glikana u zavisnosti od vrste raka.
– Glikani su strukturno veoma složeni, mnogo više od proteina ili DNK, i najbolje se razumeju pomoću naprednih analitičkih metoda kao što je veštačka inteligencija (AI). Način na koji se glikani trenutno mere – putem masene spektrometrije – obično dovodi do veoma heterogenih podataka, uključujući nedostajuće tačke podataka zbog nedostatka osetljivosti. Ovo je zaista omelo ovu oblast da napravi jasne procene na osnovu ove vrste podataka u mnogim slučajevima – objasnio je dr Bojar.
– Metode kao što je AI omogućavaju nam da poboljšamo kvalitet podataka, što smo pokazali u radu koji opisuje ovaj metod, a to nam omogućava da identifikujemo ove relevantne podstrukture sa visokim statističkim značajem – istakao je dr Daniel Bojar.
Iako se ova studija fokusirala na specifične vrste raka, dr Bojar kaže da nema razloga da se ovaj test ne koristi i za druge vrste raka.
– Posebno glikani, za koje smatramo da su prisutni u većini ili u svim vrstama raka koje smo analizirali, trebalo bi da budu prisutni i u drugim vrstama raka – dodao je on.
Dr Bojar je rekao i da bi test pljuvačke ili krvi razvijen kroz ovo istraživanje mogao da dovede do bržeg otkrivanja raka u njegovim ranim fazama, iako bi bila potrebna dalja istraživanja da bi se konačno utvrdilo.
– Još jedna prednost ove tehnike jeste da se rak može pratiti, pošto je uzimanje uzoraka pljuvačke ili krvi minimalno invazivno, u poređenju sa biopsijama. Ovo bi moglo da se proširi i na praćenje ponovnog pojavljivanja lečenog tumora, što bi moglo brzo da se uradi korišćenjem metode koju predstavljamo – kaže dr Bojar.
Za sledeće korake u ovom istraživanju, dr Bojar je rekao da planiraju da prikupe više podataka o raku, posebno iz uzoraka pljuvačke pacijenata obolelih od raka pluća, kako bi proširili i poboljšali svoje rezultate.
– Paralelno s tim, planiramo da koristimo univerzalne kao i specifične markere raka koje smo do sada identifikovali i da za njih razvijemo testove, koristeći specifične proteine koji vezuju glikan koji omogućavaju brzo i pouzdano merenje stanja pacijenta. Ovo bi bilo mnogo jeftinije od masene spektrometrije i moguće je samo zato što sada znamo šta tražimo. – nastavio je dr Bojar.
– Iako je teško proceniti kada bi takav test bio rasprostranjen i dostupan pacijentima, planiramo da potvrdimo ove testove na kliničkim uzorcima pacijenata u narednih četiri do pet godina – dodao je on.
Dr Richard Reitherman, radiolog i medicinski direktor imidžinga dojki u MemorialCareBreast Center u Orange Coast Medical Center u Fauntin Veliju, Kalifornija koji nije bio uključen u ovo istraživanje kaže:
– Kada se rak otkrije, otkriva se na više načina. Krv obično nosi uobičajene komponente crvenih krvnih zrnaca, trombocita, proteina i belih krvnih zrnaca, ali nosi i DNK, RNK, proteine, glikoproteine, glikane, lipide koji nisu normalni, i stoga se i radi test za njihovo prepoznavanje. Oni se izbacuju iz ćelija raka na drugim mestima u telu jer je krvotok svuda – objašnjava dr Reitherman i dodaje:
– To je kao traženje zlata. Reka teče, ali posudu sa odgovarajućim sitom i prave veličine morate da stavite na pravo mesto u reci, inače nikada nećete otkriti grumene zlata. A kada ih otkrijete, možete početi da razvijate strategije terapije za određeni rak u bilo kojoj fazi da je, tako da je ovo otkriće zaista uzbudljivo.
Dr Reitherman takođe je rekao da je veoma zaintrigiran zbog upotrebe veštačke inteligencije u ovoj studiji.
– AI postaje sve važnija u analizi metapodataka, što je ovde slučaj. Ove studije generišu toliko podataka i metrika onoga što mere, bilo da su u pitanju glikani ili proteini, DNK, RNK u krvi ili pljuvački, da više ne možemo da se oslanjamo na male tabele koje pametni ljudi mogu da pogledaju i kažu, ovo znači ovo, a ovo znači ono – zaključuje dr Reitherman.