Uz pomoć AI-ja do digitalnih blizanaca tumora za otkrivanje terapije

Lokalni tretmani poput zračenja i kirurgije ključni su za izlječenje raka, no otpornost tumora može dovesti do povratka bolesti i smrtnog ishoda. Cilj istraživanja dr. sc. Heath Skinner sa Sveučilišta u Pittsburghu je identificirati biomarkere koji ukazuju na otpornost tumora na zračenje, što bi omogućilo ciljano liječenje lijekovima koji su već dostupni ili se testiraju. S njim je u Studiju 4 razgovarala Stephanie Stelko.

Dr. Skinner, dobar dan i hvala što ste pristali na intervju. Vaš laboratorij u Centru za karcinome Hillman u Pittsburghu nastoji identificirati biomarkere otpornosti na radijaciju. Da za početak razjasnimo: koliko su često karcinomi otporni na zračenje i znamo li zašto?

- Karcinomi su nažalost često otporni na zračenje, osobito solidni tumori. A većina solidnih tumora zahtijeva lokalne terapije poput zračenja za izlječenje. Često se usredotočujemo na kemoterapiju ili neuroimunoterapije, ali okosnica liječenja tumora, da se oni ne vrate, jesu lokalne terapije: operacija ili zračenje. Nažalost, razlog zašto pacijenti češće umiru od raka nego što se izliječe je taj što se rak vraća jer te lokalne terapije nisu uspjele. A u slučaju zračenja to je zato što su ti tumori, iz ovog ili onog razloga, otporni na zračenje, rekao je dr. sc. Heath Skinner.

- Mnogo je različitih razloga zašto tumor može biti otporan na zračenje. To može biti odlika stanica tumora, može biti povezano s masom tumora i područjima tumora koja imaju tzv. hipoksiju ili nizak kisik. Zbog toga tumori mogu biti otporni. To bi mogla biti kombinacija različitih stvari jer su vrlo komplicirani, složeni. Zahtijevaju komplicirane načine promatranja kako bismo djelovali na njih da ne budu otporni na liječenje.

Ako sam vas shvatila, tražite nešto mjerljivo u tijelu što će upućivati na to da je rak otporan na zračenje. Kako identificirate te biomarkere radiorezistentnosti?

- Točno. Mnogo je različitih načina. Moj laboratorij i moja skupina usredotočuju se na kliničke tumore, promatramo ih na mnogo različitih načina. S mikroskopske razine s obzirom na to kakve proteine imaju, kakve gene, kakve mutacije i kako tumori izgledaju pod mikroskopom kako bismo identificirali ono što je povezano s otpornošću, zbog čega se tumori vraćaju, ali i ono što potiče povratak tumora, a što također možemo inhibirati s pomoću lijekova koji su trenutačno dostupni, bilo u klinici ili su u fazi ispitivanja.

Svjedoci smo golema i vrlo brza razvoja AI-ja. Glavna tema konferencije Međunarodnoga društva primijenjenih bioloških znanosti 2026. ovdje u Dubrovniku je primjena AI-ja u medicini. Kako UI utječe na vaše istraživanje?

- AI je promijenio moje istraživanje na nekoliko načina. Prvo, omogućio mi je da se svi ti podaci koje sam spomenuo, genomika, proteomika, sve to, može kombinirati, spojiti, staviti u AI ili veliki jezični model. Mogu raditi s tim modelom kako bih podatke sagledao na načine na koje nisam mogao jer ih je previše. Tako da mi AI može pomoći kao istraživaču da nađem bit. To je jedan način, to je tema mojeg današnjeg referata.

- Uzimam sve te podatke koje generiramo u laboratoriju, kako iz staničnih linija, modela životinjskih tumora, tako i iz kliničkih modela, sve to stavljam zajedno i to mi pomaže da stvorim nešto što nazivamo digitalnim blizancem. Taj digitalni blizanac pokušava rekapitulirati, modelirati. Recimo da pacijent uđe u bolnicu. Ima tumor s karakteristikama A, B i C. Ja nastojim dobiti dovoljno podataka da znam dovoljno o tumoru koji ima A, B i C, kako će reagirati na neku terapiju u neko vrijeme. I to nam AI nudi. Još to nismo postigli, ali za istraživača poput mene mnogo obećava, ističe.

Znamo da su modeli AI-ja već riješili matematičke probleme s kojima su se ljudi mučili desetljećima. U medicini i psihologiji već mogu dijagnosticirati neke poremećaje s većom preciznošću nego ljudski stručnjaci. Vidite li nešto slično u svojem području istraživanja?

- Rekao bih da je odgovor čvrsto možda. Jer kad govorite o matematičkom problemu, on idealno odgovara načinu na koji AI i veliki jezični modeli komuniciraju s ostatkom svijeta. Imaju golemu računalnu sposobnost i uzimaju sve to znanje na kojem su trenirani te rabe vjerojatnost kako bi našli rješenje. A matematički problemi, komplicirani, gotovo nerješivi ili naizgled nerješivi, pogodni su za to, kaže.

Biološki problemi su trnoviti. Nisu tako jasni. Nisu tako jasno definirani. A podaci za njihovo rješavanje možda i ne postoje. Teško je rabiti veliki jezični model da se to dokuči jer ne znate koji su podaci korisni, a koji nisu. A samo je pitanje drukčijeg tipa. Kako je to onda korisno istraživaču?

- Mislim da je vrlo korisno. Neke se stvari, ne želim reći rješavaju. Neke se stvari identificiraju. Identificiraju se novi lijekovi, a koji bi mogli biti korisni kod raka. Ali pravi dokaz ne bi bio samo to da je UI identificirao taj novi lijek koji prije nismo razumjeli i čini se da ima učinak na stanice raka. Pravi dokaz bio bi uzeti taj lijek, dati ga pacijentu i vidjeti da taj lijek poboljšava njegovo zdravlje, navodi.

Znamo da su karcinomi s ranim početkom porasli za oko 80 % u proteklih 30 godina, osobito rak dojke u žena i kolorektalni u muškaraca. Vi se usredotočujete na glavu i vrat. Vidite li sličan trend?

- Kod raka glave i vrata nažalost tomu svjedočimo već prilično dugo. Ako pogledamo prošlost, rak glave i vrata povezan je s duhanom, pušenjem, te alkoholom. I obično se viđao u starijih ljudi, onih u 50-ima, 60-ima, 70-ima. Međutim, u proteklih nekoliko desetljeća vrsta raka koja se razlikuje od toga, humani papilomavirus, povezan s rakom glave i vrata, zaista dolazi do izražaja. I ta vrsta raka glave i vrata povezana je s humanim papilomavirusom. Češće se povezuje s krajnicima u stražnjem dijelu jezika. Ta vrsta tumora može se pojaviti u kasnim 30-ima, ranim 40-ima, a najčešći su pacijenti mladi muškarci iako ga svatko može dobiti. I vlada prava epidemija. Ta epidemija malignih bolesti povezanih s virusom u mojoj populaciji pacijenata pogađa znatno mlađe ljude nego što je to bilo prije 15-20 godina. I budući da je riječ o mlađoj populaciji pacijenata, sklon sam razmišljati neću reći drukčije, ali morate razmišljati dugoročnije. Razmišljate o pacijentu. Ne razmišljate o sljedećih 20 godina, nego o sljedećih 40 ili možda čak 50 godina. Tako da vas to tjera da razmišljate o toksičnosti malo drukčije. Razmišljate o teretu terapije karcinoma za pacijenta malo drukčije, ističe.

Postoje li istraživanja koja bi pokazala zašto se to događa, s obzirom na to da sada imamo cjepivo protiv HPV-a?

- Molim vas, cijepite se! Potičem to, cijepite se! To je veoma važno jer ta maligna bolest doista ubija. Zaista ubija.

- Zašto je u porastu? Pa, cjepiva djeluju s odgodom. Potrebno je neko vrijeme da cjepivo zaista ima učinak. Recimo da ste se zarazili HPV-om. Većina ljudi bila mu je izložena u nekom trenutku u životu. Također, većina ljudi ga se riješila. Nažalost, iz razloga koje ne razumijemo potpuno, kod nekih pacijenata virus ostaje. Ugrađuje se u stanice, osobito krajnika, baze jezika. Postoje i drugi tumori koji su povezani s HPV-om. Rak anusa, rak vrata maternice, vrlo često, puno rjeđi rak penisa, na primjer. Ali glava, vrat, baza jezika doista su u porastu. On se ugrađuje u stanice. Ima razdoblje latencije od 5, 10, 15, 20 godina. Onda opet, iz razloga koje ne razumijemo, postaje aktivan. Uzrokuje nekontroliranu proliferaciju, diobu stanica. Tako nastaje rak, navodi.

- Zašto se to događa? Prevalencija HPV-a dramatično se povećala u posljednjih 30-40 godina. I prijenos se povećao. To ga zapravo uzrokuje. Ali imamo cjepivo. I očekujemo, imamo podatke koji to pokazuju, da će cijepljeni pacijenti dobiti taj virus i tu vrstu tumora mnogo rjeđe od onih koji nisu cijepljeni, rekao je.