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化学療法抵抗性と腫瘍再発と闘いましょう!山東大学の研究チームは AI を使用して乳がん幹細胞に対する強力な防御線を構築

乳がんは女性の悪性腫瘍の「第一の死因」と言え、医学界では常に困難を克服するための焦点となってきました。現在、細胞傷害性化学療法は乳がん患者に対する最も一般的な全身治療です。これにより疾患をある程度軽減できますが、がん細胞は依然として再発または転移する可能性があります。
過去の研究によると、乳がん幹細胞(BCSC)は、化学療法や放射線療法に対する乳がんの抵抗性の根本原因です。 BCSC は乳がん細胞のほんの一部を構成していますが、無制限に増殖し、腫瘍を発生させる驚くべき潜在力を持っています。さらに衝撃的なのは、化学療法のプロセス自体も非BCSC細胞のBCSCへの変換を促進する可能性があり、その結果、腫瘍の再発と転移のリスクが悪化する可能性があることです。
化学療法に対する BCSC の反応機構を深く理解することは、乳がん患者の予後を改善するために非常に重要であることがわかります。BCSC を特定して阻害し、既存の治療選択肢を最適化できる方法が臨床的に緊急に必要とされています。 。
この課題に直面して、山東大学の Lv Haiquan 氏、Sun Rong 氏、Zhang Kai 氏、山西医科大学の Mei Qi 氏は、Helix Matrix Company およびその他の研究チームと協力して、機械学習テクノロジーを使用し、mRNA 解析に基づいた画期的な進歩を遂げました。原発性乳がんを評価する方法。がん患者サンプルの BCSC サイン中のがん幹細胞を特徴付ける新しいアプローチ。この研究は、BCSCの調節におけるポリアミン同化作用の中核的な役割を明らかにするだけでなく、乳がんの臨床治療に対する新しい戦略と方向性も提供します。
この研究は「ポリアミン同化作用が化学療法誘発性乳がん幹細胞濃縮を促進する」と題され、国際的に有名な学術誌「Advanced Science」に掲載された。
研究のハイライト:
* 研究者らは、乳がん患者サンプルのがん幹細胞性を評価するために、機械学習手法を通じて mRNA ベースの BCSC シグネチャを開発しました。
* この研究では、ポリアミン同化作用が BCSC の調節において重要な役割を果たしていることが判明しました。化学療法は、HIF-1 によって調節されるポリアミン同化作用経路を活性化することによって BCSC の濃縮を促進します。
* この研究では、併用すると化学療法誘発性の HIF-1 転写活性、ポリアミン代謝レベル、および BCSC 濃縮を効果的に阻害できる、新しい特異的 HIF-1 阻害剤ブリタニンを発見しました。
用紙のアドレス:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202404853
TCGA データセットを使用して、ピアソン相関分析と機械学習アルゴリズムの間の相関関係を構築します。
原発性乳がん患者サンプルの幹細胞の特性を遺伝子発現レベルを通じて定量的に評価するために、この研究では、Cancer Genome Atlas Consortium (TCGA) の乳房浸潤がんを利用しました。****(BRCA) データセットを使用すると、ピアソン相関係数分析による一変量ロジスティック回帰 (OCLR) 機械学習アルゴリズムに基づいて、mRNA 発現が mRNA 幹細胞インデックス (mRNAsi) と相関し、それによって mRNA ベースの BCSC シグネチャが開発されました。
同時に、この研究では、2,032 人の乳がん患者のデータセットに基づいてカプランマイヤー曲線も作成されました。これらのデータの一部は原発腫瘍における BCSC P-Sig および N-Sig の発現によって層別化されました。一部は化学療法を受けていることに基づいており、1,372 人の乳がん患者のデータセットが作成されました。
具体的には、以下の図 A に示すように、この研究ではまず、ピアソン相関係数 r>0.70 を持つ 81 個の遺伝子と、ピアソン相関係数 r<-0.70 を持つ 91 個の遺伝子を特定し、それらを BCSC 陽性サイン (P-Sig) および陰性サイン (P-Sig) として定義しました。 N-シグ)。








ポリアミン同化作用はBCSCの濃縮と正の相関があり、HIF-1阻害剤ブリタンニンはポリアミン生合成を減少させ、BCSCを根絶します。
化学療法によるBCSC濃縮の誘導機構を細胞代謝の観点から解明するために、この研究では、以下の図Aに示すように、TCGA BRCAの21人の患者をBCSC特性の発現に基づいてBCSChighグループとBCSClowグループに分け、2つのグループ間で399の代謝産物のレベルを比較しました。











AI は病理学的診断を支援、HER2 標的治療が鍵となる可能性
現在、乳がんの診断は画像診断のみならず、病理診断も重要な役割を果たしています。 HER2 (ヒト上皮成長因子受容体 2) の発現状態は乳がん治療において重要な考慮事項であり、AI は病理切片の分析で HER2 の発現レベルを特定するのに役立ち、その後の標的療法の参考になります。
原理は単純に見えますが、実装するのは簡単ではありません。例えば、AI技術を利用して乳がんにおけるHER2診断の精度と再現性を向上させるには、大量のトレーニングが必要であり、AIシステムと医療従事者の診断の継続的なデバッグと比較が必要です。これに基づいて、研究者らは、HER2 陰性と陽性の区別に焦点を当て、さまざまな異種 HER2 低発現乳がんの診断における AI の価値を評価するために、HER2 発現の下限に AI を集中させました。
実際には、山東大学のルー・ハイ泉教授は、早ければ2022年に生物医学雑誌Theranosticsに表紙記事を発表し、化学療法と組み合わせてA2BRを標的にすると、乳がん幹細胞の濃縮が阻止され、化学療法後の乳がん患者の生存率が向上する可能性があることを明らかにした。
論文リンク: https://www.thno.org/v12p2598.htm
今回、Lu Haiquan教授は、ブリタンニンの併用によりHIF-1のポリアミン同化作用を阻害し、BCSCを根絶できることを再度明らかにした。これは間違いなく乳がんの治療に新しいアイデアを提供するものである。将来、AIは乳がんの治療においてこれまでにない重要な役割を果たし、医療・健康分野での応用がますます大きな可能性を示しています。テクノロジーの継続的な進歩と応用により、AI は乳がん、さらにはがん治療においても不可欠なパートナーとなり、患者により多くの力と希望をもたらすでしょう。











