Ostra białaczka limfoblastyczna a genetyka

Zespół prof. dr hab. Małgorzaty Dawidowskiej z Instytutu Genetyki Człowieka PAN prowadzi badania nad ostrą białaczką limfoblastyczną – najczęstszym nowotworem wieku dziecięcego. Podtyp tej białaczki nazywany T-ALL (ostra białaczka limfoblastyczna T-komórkowa) jest chorobą, w której często dochodzi do oporności na leczenie i do nawrotu.

– Oporność i nawroty białaczki to poważne wyzwanie – wielu pacjentów umiera, ponieważ leczenie nawracającej białaczki jest trudniejsze niż pierwsza walka z chorobą. Poznanie mechanizmów, które prowadzą do nawrotu pozwoli na opracowanie nowych metod wspierających leczenie, czy wręcz nowych metod terapii. Chcemy zidentyfikować markery wskazujące pacjentów, u których ryzyko nawrotu jest największe. Wtedy możliwe będzie objęcie tych pacjentów leczeniem personalizowanym, a zatem bardziej skutecznym. Obecnie ryzyko nawrotu ocenia się głównie na podstawie tego, jak pacjent odpowiada na dotychczasowe leczenie, a więc wymaga to czasu. Chcielibyśmy to zmienić. Naszą ambicją jest, aby dla każdego pacjenta ryzyko nawrotu było znane już przy rozpoznaniu białaczki –  tak, aby od samego początku leczenia można było bardziej skuteczniej walczyć z chorobą – mówi prof. dr hab. Małgorzata Dawidowska. 

Sztuczna inteligencja i personalizacja leczenia białaczek dziecięcych

Aby lepiej poznawać mechanizmy, które prowadzą do nawrotu, Instytut Genetyki Człowieka PAN realizuje nowy projekt we współpracy z Uniwersytetem Medycznym w Łodzi i Politechniką Śląską. Naukowcy analizują ekspresję genów na poziomie pojedynczych komórek. Śledzą ewolucję białaczki od diagnozy do nawrotu. Badają, jakie zmiany zachodzą w komórkach, jak zmieniły one swoje funkcjonowanie, dlaczego są bardziej „agresywne” i doprowadziły do nawrotu białaczki.

– Prowadzimy tzw. badania multiomiczne – całościowe – w których generowanych jest bardzo dużo danych. Aby lepiej wykorzystać potencjał tych danych, sięgamy po algorytmy sztucznej inteligencji – w tym zakresie współpracujemy z bioinformatykami z Politechniki Śląskiej. Algorytmy sztucznej inteligencji pomagają analizować duże, złożone zbiory danych w poszukiwaniu cech, które mogą poprawić prognozowanie i leczenie. – wyjaśnia prof. Małgorzata Dawidowska.

Źródło: rynekzdrowia.pl