Forscher an der Johns Hopkins Kimmel Cancer Center Berichten Sie, dass ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Flüssigkeitsbiopsietest unter Verwendung genomweiter zellfreier DNA (cfDNA)-Fragmentierungsmuster und Wiederholungslandschaften frühe Leberfibrose und Leberzirrhose erkennen und möglicherweise auch Signale einer umfassenderen chronischen Krankheitslast aufdecken kann.
Die Forschung wurde teilweise von den National Institutes of Health unterstützt und die Ergebnisse wurden am 4. März veröffentlicht Wissenschaft Translationale Medizin, stellen das erste Mal dar, dass diese Fragmentomtechnologie, die ursprünglich bei Krebs untersucht wurde, systematisch zur Erkennung chronischer Nichtkrebszustände eingesetzt wurde.
Auf cfDNA basierende Flüssigbiopsien haben Erfolge bei der Erkennung von Krebs gezeigt, ihr Potenzial bei anderen Krankheiten ist jedoch weitgehend unerforscht. In der neuen Studie verwendeten die Forscher die Sequenzierung des gesamten Genoms, um cfDNA-Fragmentome von 1.576 Menschen mit Lebererkrankungen und anderen Komorbiditäten zu analysieren und DNA aus ihrem gesamten Genom zu untersuchen. Sie untersuchten die Fragmentgröße und wie die Fragmente über das Genom verteilt waren, auch in bisher nicht charakterisierten repetitiven Regionen, um nach Anzeichen einer Krankheit zu suchen.
In jeder Analyse wurden etwa 40 Millionen Fragmente aus Tausenden von Genomregionen ausgewertet, — mehr Daten als bei fast jedem anderen Flüssigkeitsbiopsietest. Mithilfe maschineller Lernalgorithmen wurden diese groß angelegten Daten sortiert, um krankheitsspezifische Fragmentierungssignaturen zu identifizieren. Diese KI-Technologie ermöglichte es dem Team, sich auf die informativsten Muster zu konzentrieren und ein Klassifizierungssystem zu entwickeln, das frühe Lebererkrankungen, fortgeschrittene Fibrose und Leberzirrhose mit hoher Empfindlichkeit erkannte.
“Dies baut direkt auf unserer früheren Fragmentomarbeit bei Krebs auf, nutzt nun aber KI und genomweite Fragmentierungsprofile zellfreier DNA, um sich auf chronische Krankheiten zu konzentrieren, sagt” Victor Velculescu, MD, Ph.D., Co-Direktor des Programms für Krebsgenetik und Epigenetik am Johns Hopkins Kimmel Cancer Center und Co-leitender Autor der Studie. “Bei vielen dieser Erkrankungen könnte die Früherkennung einen tiefgreifenden Unterschied machen, und Leberfibrose und Leberzirrhose sind wichtige Beispiele. Leberfibrose ist in frühen Stadien reversibel, aber wenn sie unentdeckt bleibt, kann sie zu einer Leberzirrhose führen und letztendlich das Risiko für Leberkrebs erhöhen.”
Im Gegensatz zu anderen Flüssigbiopsietechnologien, die nach krebsbedingten Genmutationen suchen, analysiert das Fragmentom, wie DNA-Stücke geschnitten, verpackt und über das Genom verteilt werden, was auf Krankheiten jenseits von Krebs anwendbar ist, einschließlich zugrunde liegender Gesundheitszustände, die schließlich zur Krebsentstehung führen können, erklärt das Team, das ebenfalls gemeinsam geleitet wurde Robert Scharpf, Ph.D., Professor für Onkologie, und Jill Phallen, Ph.D., Assistenzprofessor für Onkologie.
“Die Tatsache, dass wir nicht nach einzelnen Mutationen suchen, macht diese Studie so aussagekräftig, sagt der Erstautor Akshaya Annapragada, ein MD./Ph.D. Student, der im Velculescu-Labor arbeitet. “Wir analysieren das gesamte Fragmentom, das eine enorme Menge an Informationen über den physiologischen Zustand einer Person enthält. Der Umfang dieser Daten, gepaart mit maschinellem Lernen, ermöglicht die Entwicklung spezifischer Klassifikatoren für viele verschiedene Gesundheitszustände.”
Credits
Carolyn Hruban
