Command Palette
Search for a command to run...
مكافحة مقاومة العلاج الكيميائي وعودة الورم! يستخدم فريق البحث بجامعة شاندونغ الذكاء الاصطناعي لبناء دفاع قوي ضد الخلايا الجذعية لسرطان الثدي

يعد سرطان الثدي القاتل الأول بين الأورام الخبيثة لدى النساء وكان دائمًا محط اهتمام المجتمع الطبي. في الوقت الحالي، يعد العلاج الكيميائي السام هو العلاج الجهازي الأكثر شيوعًا لمرضى سرطان الثدي. على الرغم من أنه يمكن أن يخفف الحالة إلى حد ما، إلا أن الخلايا السرطانية قد تتكرر أو تنتشر.
وقد أظهرت الدراسات السابقة أنتشكل الخلايا الجذعية لسرطان الثدي (BCSCs) مصدر مقاومة سرطان الثدي للعلاج الكيميائي والعلاج الإشعاعي. على الرغم من أن الخلايا الجذعية المكونة للدم لا تشكل سوى جزء صغير من خلايا سرطان الثدي، إلا أنها تمتلك إمكانات مذهلة للتكاثر غير المحدودة والقدرة على بدء الأورام. والأمر الأكثر إثارة للصدمة هو أن عملية العلاج الكيميائي نفسها قد تعزز أيضًا تحويل الخلايا غير BCSC إلى BCSC، مما يزيد من خطر تكرار الورم وانتشاره.
ومن الممكن ملاحظة أن الفهم العميق لآلية استجابة خلايا BCSC للعلاج الكيميائي مهم جدًا لتحسين تشخيص مرضى سرطان الثدي. من الناحية السريرية، هناك حاجة ماسة إلى طريقة يمكنها التعرف على خلايا BCSC وتثبيطها لتحسين خيارات العلاج الحالية.
وفي مواجهة هذا التحدي،**وقد نجح كل من ليو هايكوان، وسون رونغ، وتشانغ كاي من جامعة شاندونغ، ومي تشي من جامعة شانشي الطبية، بالتعاون مع فرق البحث من شركة Helix Matrix وغيرها، في تحقيق تقدم كبير في هذا المجال. وباستخدام تكنولوجيا التعلم الآلي وبناءً على تحليل mRNA، نجح الباحثون في تطوير طريقة جديدة، وهي توقيع BCSC، لتقييم خصائص الخلايا الجذعية السرطانية في عينات من مرضى سرطان الثدي الأولي.**لا تكشف هذه الدراسة عن الدور الأساسي لاستقلاب البوليامين في تنظيم الخلايا الجذعية السرطانية فحسب، بل تقدم أيضًا استراتيجيات واتجاهات جديدة للعلاج السريري لسرطان الثدي.
نُشرت الدراسة في المجلة العالمية المرموقة Advanced Science تحت عنوان "البناء متعدد الأمين يعزز إثراء الخلايا الجذعية لسرطان الثدي الناتج عن العلاج الكيميائي".
أبرز الأبحاث:
* قام الباحثون بتطوير توقيع BCSC يعتمد على mRNA باستخدام أساليب التعلم الآلي لتقييم الخلايا الجذعية السرطانية في عينات مرضى سرطان الثدي
* وجدت هذه الدراسة أن عملية بناء البوليامين تلعب دورًا رئيسيًا في تنظيم BCSC. يعمل العلاج الكيميائي على تعزيز إثراء BCSC من خلال تنشيط مسار بناء البوليامين الذي ينظمه HIF-1.
* اكتشفت هذه الدراسة مثبطًا جديدًا محددًا لـ HIF-1، وهو Britannin، والذي يمكنه تثبيط النشاط النسخي لـ HIF-1 الناجم عن العلاج الكيميائي، ومستويات استقلاب البوليامين، وإثراء BCSC بشكل فعال عند استخدامه معًا
عنوان الورقة:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202404853
استخدام مجموعات بيانات TCGA لبناء ارتباطات بين تحليل ارتباط بيرسون وخوارزميات التعلم الآلي
لتقييم خصائص الخلايا الجذعية كميًا لعينات مرضى سرطان الثدي الأولي من خلال مستويات التعبير الجيني،**استخدمت الدراسة بيانات من اتحاد أطلس جينوم السرطان (TCGA) حول سرطان الثدي الغازي.**تم استخدام مجموعة بيانات BRCA1 (BRCA2) لربط تعبير mRNA بمؤشر الخلايا الجذعية mRNA (mRNAsi) باستخدام خوارزمية التعلم الآلي الانحدار اللوجستي أحادي المتغير (OCLR)، وبالتالي تطوير توقيع BCSC يعتمد على mRNA.
كما أنشأت الدراسة منحنيات كابلان ماير استنادًا إلى مجموعة بيانات مكونة من 2032 مريضة بسرطان الثدي، والتي تم تصنيفها جزئيًا حسب التعبير عن BCSC P-Sig و N-Sig في الأورام الأولية، وجزئيًا بناءً على مجموعة بيانات مكونة من 1372 مريضة بسرطان الثدي تلقين العلاج الكيميائي.
على وجه التحديد، كما هو موضح في الشكل أ أدناه، حددت هذه الدراسة أولاً 81 جينًا بمعاملات ارتباط بيرسون r> 0.70 و91 جينًا بمعاملات ارتباط بيرسون r <-0.70، وعرفتها على أنها توقيع إيجابي لـ BCSC (P-Sig) وتوقيع سلبي (N-Sig)، على التوالي.








يرتبط استقلاب البوليامين بشكل إيجابي بإثراء BCSC، ويمكن لمثبط HIF-1 Britannin تقليل تخليق البوليامين والقضاء على BCSC
**من أجل استكشاف آلية إثراء الخلايا الجذعية السرطانية المستحثة بالعلاج الكيميائي من منظور التمثيل الغذائي للخلايا،**قامت هذه الدراسة بتقسيم 21 مريضًا في TCGA BRCA إلى مجموعتين BCSChigh وBCSClow بناءً على التعبير عن توقيعات BCSC، وقارنت مستويات 399 مستقلِبًا بين المجموعتين، كما هو موضح في الشكل أ أدناه.











يساعد الذكاء الاصطناعي في التشخيص المرضي، وقد يكون العلاج الموجه لـ HER2 هو الحل
في الوقت الحاضر، لا يعتمد تشخيص سرطان الثدي على نتائج التصوير فحسب، بل يلعب التشخيص المرضي أيضًا دورًا لا يمكن الاستغناء عنه. تشكل حالة التعبير عن HER2 (مستقبل عامل نمو البشرة البشري 2) اعتبارًا مهمًا في علاج سرطان الثدي. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد مستوى التعبير عن HER2 في تحليل الأقسام المرضية وتوفير مرجع للعلاج المستهدف اللاحق.
رغم أن المبدأ يبدو بسيطا، إلا أنه ليس من السهل تحقيقه. على سبيل المثال، من أجل استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة وتكرار تفسير HER2 في سرطان الثدي، هناك حاجة إلى الكثير من التدريب، ويجب تصحيح أخطاء نظام الذكاء الاصطناعي باستمرار ومقارنته بتشخيص الطاقم الطبي. وعلى هذا الأساس، ركز الباحثون على التمييز بين HER2 السلبي والإيجابي، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي على الحد الأدنى لتعبير HER2، وبالتالي تقييم قيمة الذكاء الاصطناعي في تشخيص سرطانات الثدي المختلفة غير المتجانسة منخفضة التعبير عن HER2.
في الحقيقة،في وقت مبكر من عام 2022، نشر البروفيسور Lv Haiquan من جامعة شاندونغ مقالاً في مجلة Theranostics الطبية الحيوية، كشف فيه أن استهداف A2BR مع العلاج الكيميائي قد يمنع إثراء الخلايا الجذعية لسرطان الثدي ويحسن معدل بقاء مرضى سرطان الثدي بعد العلاج الكيميائي.
رابط الورقة: https://www.thno.org/v12p2598.htm
**هذه المرة، كشف البروفيسور لوف هايكوان مرة أخرى أن الاستخدام المشترك لبريتانين يمكن أن يمنع استقلاب البوليامين لـ HIF-1 ويقضي على BCSC، مما يوفر بلا شك فكرة جديدة لعلاج سرطان الثدي.**في المستقبل، سوف تلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا غير مسبوق في علاج سرطان الثدي، ويظهر تطبيقه في المجال الطبي والصحي إمكانات كبيرة بشكل متزايد. مع التقدم المستمر للتكنولوجيا والتطبيق المتعمق، سيصبح الذكاء الاصطناعي شريكًا لا غنى عنه في علاج سرطان الثدي وحتى السرطان، مما يجلب المزيد من القوة والأمل للمرضى.











