دراسة جديدة للتعلم الآلي تحدد مئات الأهداف المحتملة لأدوية السرطان مع المؤشرات الحيوية

استغل باحثو معهد ويلكوم سانجر قوة التعلم الآلي للكشف عن 370 هدفاً دوائياً لم يكن معروفاً من قبل لأنواع مختلفة من السرطان، بما في ذلك سرطان الثدي وسرطان عنق الرحم والورم الأرومي الدبقي. تمثل النتائج، المنشورة في مجلة Cancer Cell في 11 يناير 2024، قفزة كبيرة في سعي الطب الدقيق وقد تسرع تطوير علاجات السرطان المخصصة.

اختراق في أبحاث السرطان

في دراسة رائدة، كشف علماء من معهد ويلكوم سانجر عن كنز من 370 هدفاً دوائياً محتملاً عبر 27 نوعاً مختلفاً من السرطان. لا تحمل هذه الأبحاث الرائدة وعداً بتطوير أدوية دقيقة جديدة فحسب، بل تعزز أيضاً خريطة تبعية السرطان، وهي مبادرة تعاونية بين معهد ويلكوم سانجر ومعهد برود، مخصصة لتوجيه استراتيجيات علاجات السرطان المخصصة.

عبر الدكتور ماثيو غارنيت، أحد القادة المشتركين للدراسة، عن أهمية هذا العمل، قائلاً: "يستغل هذا العمل أحدث تقنيات الجينوم والبيولوجيا الحسابية لفهم كيفية استهداف خلايا السرطان بشكل أفضل. سيساعد هذا مطوري الأدوية على التركيز على الأهداف ذات القيمة الأعلى لجلب أدوية جديدة إلى المرضى بشكل أسرع.".

استغلال الجينوم والتعلم الآلي

ظهرت القائمة الواسعة من الأهداف المحتملة من تحليل البيانات المستمدة من خريطة تبعية السرطان. تم إنشاء هذه الخريطة من خلال تعديلات CRISPR-Cas9 المتزامنة لـ ما يقرب من 18,000 جين في 930 خطاً خلصياً للسرطان البشري المميز. واستغلالاً لقدرات التعلم الآلي، فحص الباحثون هذا المجموعة الضخمة من البيانات لتحديد الجينات والبروتينات والمسارات الحيوية لبقاء خلايا السرطان.

المؤشرات الحيوية: المفتاح للطب الدقيق

وبشكل حاسم، ربط العلماء هذه الأهداف الدوائية المكتشفة حديثاً بالمؤشرات الحيوية السريرية. تلعب المؤشرات الحيوية دوراً محورياً في تحديد المرضى الذين من المرجح أن يستفيدوا من العلاجات الموجهة لأهداف جينية محددة. يزيد وجود هذه المؤشرات الحيوية بشكل كبير من احتمال موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) على الأدوية أثناء التطوير السريري، بزيادة تتراوح بين مرتين وأربع مرات، وفقاً لنتائج الباحثين.

ومما يثير الدهشة، تم ربط جميع الأهداف الدوائية المحددة تقريباً بالمؤشرات الحيوية، مما يشير إلى إمكانات قوية لترجمة هذه الاكتشافات إلى علاجات فعالة. يحمل هذا الكشف آثاراً هائلة، حيث يشير إلى أن حوالي 30% من جميع مرضى السرطان قد يستفيدون من العلاجات الموجهة لهذه المؤشرات الحيوية المحددة. وهذا زيادة كبيرة مقارنة بالتقدير السابق البالغ 14% من المرضى الذين اعتُبروا مرشحين للعلاجات الموجهة للجينوم السرطاني.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أنه على الرغم من الإمكانات الهائلة لهذه المؤشرات الحيوية، قد لا يكون تطوير أدوية لجميع هذه الأهداف قابلاً للتنفيذ. تختلف إمكانية استهداف هذه العلامات الجينية بين أنواع السرطان المختلفة، مع إظهار بعضها القليل أو لا تغيير في الأهداف الجديدة بناءً على هذه النتائج. ولذلك، يؤكد الباحثون على الحاجة المستمرة إلى نهج مبتكرة لتوسيع مجموعة الأدوية المتاحة لمرضى السرطان.

لمحة عن مستقبل علاج السرطان

تؤكد نتائج البحث أيضاً على إمكانات اختبارات المؤشرات الحيوية متعددة الجينوم (multi-omics). يمكن أن تكون هذه الاختبارات، التي تفحص مستويات مختلفة من المعلومات البيولوجية في وقت واحد، مثل التعبير الجيني والبروتيني، نقطة تحول في توسيع مجموعة أهداف العلاج لمرضى السرطان. ومن خلال استغلال قوة بيانات متعددة الجينوم، قد يكون المهنيون الصحيون مجهزين بشكل أفضل لتخصيص العلاجات وفقاً للملفات الجزيئية الفريدة لكل مريض، مما يمهد الطريق لعصر جديد من الطب الدقيق.

أضاءت الدراسة الرائدة لمعهد ويلكوم سانجر، المدعومة بالتعلم الآلي والجينوم، طريقاً للأمام في المعركة ضد السرطان. ومع تحديد 370 هدفاً دوائياً محتملاً عبر أنواع مختلفة من السرطان، مقترنةً بالمؤشرات الحيوية المرتبطة بها، لم تكن آفاق علاجات السرطان المخصصة أكثر وعداً من أي وقت مضى. وعلى الرغم من بقاء التحديات، فإن تقاطع العلوم المتطورة والتحليل الحسابي يمهد الطريق لمستقبل أكثر إشراقاً لمرضى السرطان في جميع أنحاء العالم.