Noua unealtă scSurvival revoluționează prognosticul în cancer prin modelarea supraviețuirii la nivel celular

Cercetătorii de la Universitatea de Sănătate și Știință din Oregon (OHSU) au dezvoltat o unealtă inovatoare numită scSurvival, care reprezintă o premieră în domeniul său. Acest instrument stabilește o legătură directă între informațiile provenite de la celulele tumorale individuale și rezultatele supraviețuirii pacienților, permițând clinicienilor să identifice care celule specifice sunt responsabile pentru progresia bolii, în loc să le trateze pe toate la fel.

Zheng Xia, doctor și profesor asociat de inginerie biomedicală la Facultatea de Medicină OHSU și membru al Institutului de Cancer Knight OHSU, explică importanța acestei abordări: „Modelele tradiționale de supraviețuire în cancer se bazează pe date agregate, care mediatizează semnalele de la milioane de celule și ascund heterogenitatea importantă. Tumorile sunt ecosisteme extrem de complexe, unde diferite subpopulații de celule pot avea efecte foarte diferite și uneori opuse asupra rezultatelor pacientului.”

Instrumentul scSurvival este conceput să modeleze direct supraviețuirea folosind date la nivelul celulelor singulare, păstrând astfel această heterogenitate. În loc să trateze o tumoră ca pe o singură entitate, o tratează ca pe o colecție de celule individuale și învață care subpopulații specifice sunt cele mai asociate cu rezultatele supraviețuirii. Acest lucru permite nu doar o predicție mai precisă, dar și o înțelegere biologică mai profundă.

Unealta a fost proiectată folosind o metodă statistică cunoscută sub numele de cadru de regresie Cox cu multiple instanțe bazat pe atenție, care construiește modele de predicție a supraviețuirii din date de cohortă de cancer la nivel celular, identificând în același timp subpopulațiile de celule care sunt puternic asociate cu riscul pacientului.

„Mecanismul de atenție păstrează heterogenitatea celulară în cadrul fiecărui pacient, permițând subpopulațiilor de celule cu scoruri mai mari de atenție să fie mai strâns legate de probabilitatea de supraviețuire,” explică cercetătorii în revista Cancer Discovery. „Rezultatele output-ului scSurvival sunt scorul de hazard ajustat prin atenție pentru fiecare celulă, împreună cu scorurile de risc la nivel de pacient.”

Xia și echipa sa au testat performanța scSurvival în două cohorte care au inclus 32 de pacienți cu melanom și 124 de pacienți cu cancer hepatic. Împreună, cohortele au furnizat date de secvențiere a ARN-ului unicelular pentru peste 1,1 milioane de celule individuale.

Au descoperit că tipurile cheie de celule imune au fost îmbogățite pentru celule cu risc mai mare sau mai mic. De exemplu, monocitele/macrofagele au fost îmbogățite pentru subpopulații cu risc înalt în ambele cohorte de melanom și cancer hepatic, în timp ce celulele B au fost îmbogățite pentru subpopulații cu risc scăzut în cohorta de melanom și subpopulații cu risc înalt în cohorta de cancer hepatic.

În ambele grupuri, instrumentul a prezis cu acuratețe rezultatele pacienților, cu celule prelevate de la pacienții cu melanom care nu au răspuns la imunoterapie având scoruri de hazard semnificativ mai mari decât cele prelevate de la respondenți.

Xia a subliniat că informațiile furnizate de scSurvival au mai multe aplicații translative. „Expresia genică diferențială între celulele cu risc înalt și celulele cu risc scăzut poate fi folosită pentru a dezvolta biomarkeri prognostici,” a spus el.

Sursa: Inside Precision Medicine