В современной медицине оценка риска рака молочной железы в основном основывается на статистических данных и визуализации уже сформированных патологических очагов. Например, маммографический скрининг сохраняет свою эффективность только тогда, когда опухолевое образование уже физически существует. В то же время генетическое тестирование даёт реальный ответ лишь для небольшой части пациенток — примерно 5–10%. В результате подавляющее большинство женщин, у которых отсутствуют выраженные наследственные факторы или радиологические изменения, остаются перед лицом практически «невидимой» угрозы.
С целью устранения этого диагностического пробела учёные из City of Hope и Беркли обратили внимание на биофизические характеристики клетки. Они выдвинули гипотезу, что до начала визуально определяемой злокачественной трансформации клетка сначала претерпевает структурные изменения и теряет эластичность — феномен, который исследователи обозначили как «механический возраст».
Практическая оценка этого теоретического явления осуществляется с помощью платформы MechanoAge, используя своего рода «клеточный стресс-тест». Внутри устройства каждая клетка, помещённая в микрофлюидный чип, проходит через специальный узкий канал, в ходе чего система искусственного интеллекта отслеживает скорость её деформации и уровень эластичности.
В процессе система регистрирует ключевой параметр — время, необходимое клетке для восстановления своей исходной формы. Именно этот показатель отражает степень структурного старения клетки и, соответственно, уровень риска развития онкологического процесса.
Разработка платформы Mechano-NPS
Основой исследования является методика mechano-node-pore sensing (mechano-NPS). Главным инструментом служит микрофлюидный чип, внешне напоминающий небольшую стеклянную пластину. В его внутренней структуре интегрированы каналы, значительно тоньше человеческого волоса, оснащённые платиновыми и золотыми электродами. Данная технология позволяет с высокой точностью регистрировать движение клетки, её объём и структурные изменения.
Уникальность метода заключается в его неинвазивности для клетки. Применяемая механическая сила достаточна лишь для изменения формы клетки и не нарушает её структурную целостность. В результате исследователи получают полную картину параметров и выявляют скрытые угрозы, которые часто остаются незамеченными при использовании традиционных методов визуализации.
Как аппарат «видит» клетку?
Для измерения эластичности клеток система использует постоянный ток напряжением 1 В, который генерирует специфические электрические сигналы при прохождении клетки через канал. Специализированное программное обеспечение мгновенно декодирует эти импульсы и определяет несколько ключевых параметров: размер клетки, степень её сжатия и время восстановления формы.
Для обеспечения объективности данных и исключения влияния размера клетки используется специальный безразмерный показатель деформируемости. Этот параметр позволяет точно оценить жёсткость клетки и стандартизировать данные, обеспечивая корректное сравнение клеток различного размера.
MechanoAge: от анализа данных к точному прогнозированию
Процесс начинается с подготовки «обучающего материала»: исследователи собрали около 2000 единиц данных на основе клеток, полученных от 18 доноров.
На первом этапе обработки каждой клетке был присвоен соответствующий возрастной маркер. Это необходимо для того, чтобы система могла различать структурные особенности здоровых и повреждённых клеток в зависимости от возраста.
На следующем этапе, с целью предотвращения статистических ошибок, была проведена «очистка» данных с использованием преобразования Йео–Джонсона и методов даунсэмплинга. Такой подход обеспечивает балансировку данных, при которой ни одна подгруппа (например, молодые клетки) не получает количественного преимущества, что повышает объективность анализа.
Для достижения максимальной точности учёные использовали не одну модель, а метамодель GBM, объединяющую три различных алгоритма. Этот «ансамблевый» подход по сути аналогичен коллективной оценке состояния пациента несколькими врачами с формированием единого заключения.
После построения модели была проведена её строгая валидация с использованием метода 10-кратной перекрёстной проверки (10-fold cross-validation), при котором система тестируется на различных подвыборках данных для подтверждения её надёжности.
Роль белка KRT14 в клеточном старении
Белок кератин 14 (KRT14) играет ключевую роль в процессах старения цитоскелета. Учёные обнаружили, что с возрастом его уровень чрезмерно повышается в люминальных клетках. Чтобы доказать, что именно KRT14 является причиной «старения», а не сопутствующим явлением, исследователи искусственно изменяли его уровень.
Экспериментальные данные показали, что увеличение уровня кератина в молодых клетках приводит к их механическому старению и росту показателя риска (RISQ). Напротив, подавление этого белка в старых клетках вызывало эффект «омоложения» — доля «старых» клеток в базе снижалась с 85% до 15–23%.
Перспективы дальнейших исследований
При интерпретации полученных результатов необходимо учитывать ограничения исследования. В частности, небольшой объём выборки и ограниченное демографическое разнообразие требуют дальнейшей валидации данных на более крупных популяциях. Кроме того, формат ex vivo указывает на то, что лабораторные показатели могут не полностью отражать процессы, происходящие in vivo.
Тем не менее, данные ограничения определяют направления дальнейшей работы. Следующие этапы исследований направлены на адаптацию метода к менее инвазивным процедурам, таким как тонкоигольная аспирационная биопсия (FNA), что повысит клиническую доступность технологии.
Также планируется интеграция мультиплексных технологий и углублённое изучение различных этнических групп, что позволит окончательно подтвердить универсальность и диагностическую точность метрики Mechano-RISQ.
Полный текст исследования доступен в журнале: Lancet eBioMedicine
