20. 08. 2024.
Istraživači Centra za informatiku i računarstvo Instituta Ruđer Bošković u suradnji s onkolozima Odjela za onkologiju I nuklearnu medicinu KBC-a Sestre milosrdnice, objavili su članak pod naslovom „Exploring potential therapeutic combinations for castration‑sensitive prostate cancer using supercomputers: a proof of concept study” u prestižnom časopisu Nature Scientific Reports.
Članak je rezultat zajedničkog istraživanja u okviru EuroCC 2 projekta provedenog na superračunalu HPC Vega korištenjem Vini in silico modela raka (VINI) za predviđanje učinkovitosti pojedinih lijekova i kemijskih spojeva, te njihovih kombinacija.
Što je VINI model i kako funkcionira?
VINI model koristi se za izračunavanje učinkovitosti terapija optimizacijom tzv. SLEM, druge po veličini svojstvene vrijednosti ( Second Largest Eigenvalue in Magnitude) unutar matrica koje sadrže podatke o metaboličkim procesima u stanicama raka, te ekspresijama i mutacijama gena. Ove matrice koriste podatke iz KEGG baze podataka, koja sadrži informacije o biološkim putovima unutar stanica.
Prema riječima dr. Draška Tomića, glavnog istraživača projekta, SLEM je do sada korišten za ubrzanje Linpack benchmarkinga na superračunalu i predviđanje učinkovitosti kombiniranih terapija protiv COVID-19 bolesti. Ovo je prvi put da se SLEM koristi za predviđanje učinkovitosti kombiniranih terapija protiv raka prostate.
Zašto su kombinirane terapije važne?
U odnosu na terapije s jednim lijekom kombinirane terapije protiv raka se danas sve više koriste zbog veće učinkovitosti i smanjenja rizika od razvoja otpornosti na terapiju. Međutim, pronalaženje optimalnih kombinacija lijekova iznimno je složeno zbog kompleksnosti raka i mogućih neželjenih učinaka na zdrave stanice. Zbog toga se mnogi klinički pokusi zaustavljaju već u prvoj fazi. Stoga je sveobuhvatna analiza kombiniranih terapija na sve poznate sastavnice metaboličkih procesa raka od velike važnosti za kvalitetan odabir kandidata za daljnje in vitro, ex vivo i in vivo kliničke pokuse.
Rezultati istraživanja
VINI model je, bez neželjenih interakcija među lijekovima, kao najučinkovitije predvidio trostruke kombinacije koje ciljaju ključne molecule poput ALK, BCL-2, mTOR, DNK i Gnrh. Navedene molekule su, prema prethodnim istraživanjima drugih znanstvenika, prepoznate kao glavni čimbenici u nastanku i razvoju hormonski osjetljivog karcinoma prostate.
Znanstvenici navedenih institucija namjeravaju nastaviti zajedničko istraživanje u smjeru daljnjeg povećanja točnosti izračuna učinkovitosti terapija integracijom umjetne inteligencije i kvantnih algoritama u VINI model, s ciljem primjene na teže oblike raka, primjerice raka gušterače i pluća.
