国内の研究者は、がん患者の実際の環境と同様の条件下で癌細胞を栽培できる3D印刷人工癌組織を開発し、癌研究とカスタマイズされた治療のための革新的な電力を提供するために、人工知能（AI）として組織の成長型を分析しました。
UNIST（ULSAN Institute of Science and Technology）Biomedi ScienceとSeoul Asan病院の教授であるTae-Eun Park教授とKang Hyun-Wookは、がん組織の高い照明と低酸素環境に基づいた3D印刷ベースの人工癌組織であるEBA-PDOの開発に成功しました。特に、チームはAIの人工癌組織の顕微鏡画像のみを学び、結腸癌予後予測の中核的な兆候であるCEACAM5の発現を特定するという驚くべき成果をもたらしました。
既存の人工癌組織が実際の患者由来細胞を使用したという事実にもかかわらず、癌細胞の実際の成長パターンまたは癌細胞の薬物反応を正確に予測するには制限がありました。これは、ユニークな硬い微生環境と癌細胞が成長する酸素の欠如を適切に実装していないためです。
チームは、特別なバイオインクを含む3次元で癌患者の癌細胞を培養するオルガノイドを組み合わせた新しい方法を導入し、ビーズに正確に印刷しました。バイオインクは、ゼラチンと細胞の外部成分を最適な比率で混合することにより、実際の癌組織と同様の低酸素環境を生成するように設計されています。
新しく開発された人工癌組織は、同じ患者で一貫した形を維持していましたが、各患者はサイズと形状に明確な違いを示しました。これらの形態学的特性に応じて、チームはがん組織の顕微鏡写真のみで特定の遺伝子発現を予測するAIモデルを開発しました。特に、AIは、CEACAM5遺伝子と癌組織形態の発現について学習するように設計されています。これらは、結腸癌などのさまざまな固形癌における過剰発現により、癌の転移と抗がん抵抗性を引き起こすことが知られています。その結果、過剰発現CEAC5タンパク質を伴う癌組織は、細胞間の結合を弱め、密度が低く、不均衡な形を示し、AIはそのような微妙な形態の変化を正確に検出して遺伝子発現の量を予測することができました。
さらに驚くべきことに、新しく開発された人工癌組織は、既存の人工癌組織と比較して90％改善され、患者間の5-フルオロLAS室（5-FU）抗がん薬の反応性の違いも非常に正確に再現されました。これは、開発された人工癌組織が実際の腫瘍の生物学的特性をより忠実に反映していることを意味します。
Unist Chung -JinとHan Jong -Hyukがこの研究に参加しました。
チームは、「実際の癌細胞の成長環境を正確にシミュレートし、AIとして分析する革新的なアプローチを通じて、より正確な患者のカスタマイズされた治療戦略の確立に貢献することを期待しています。」さらに、チームは、「免疫細胞と血管構造を統合するより複雑で洗練された人工癌モデルを開発することにより、癌研究の新しい地平線を開く予定です」と付け加えました。
調査結果は、3月28日に著名な国際ジャーナルAdvanced Scienceでオンラインで公開されました。
논문명은バイオプリントされた患者由来のオルガノイドアレイは、高度な個別化医療のための固有および外因性腫瘍の特徴を捕捉します이다。
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