Иммунотерапия изменила лечение многих видов рака, но помогает она далеко не всем. Для одних пациентов такие препараты становятся переломным моментом: опухоль уменьшается, болезнь удается контролировать годами. У других лечение не дает ожидаемого эффекта, а драгоценное время уходит на терапию, которая не работает.
Новая модель искусственного интеллекта (ИИ) под названием COMPASS может помочь врачам заранее оценивать, у каких пациентов выше вероятность ответа на ингибиторы контрольных точек иммунитета. Так называют препараты, которые снимают с иммунной системы часть «тормозов» и помогают ей распознавать и атаковать опухолевые клетки.
Работу провели исследователи из Гарвардской медицинской школы (Harvard Medical School) и их коллеги. Результаты опубликованы 3 июля в журнале Nature Medicine.
Почему иммунотерапия помогает не всем
Ингибиторы контрольных точек иммунитета стали одним из самых важных направлений современной онкологии. Эти препараты воздействуют на белки, которые участвуют в регулировании иммунного ответа. Среди таких мишеней — белок программируемой клеточной гибели 1 (PD-1), лиганд белка программируемой клеточной гибели 1 (PD-L1) и цитотоксический T-лимфоцитарный антиген 4 (CTLA-4).
В норме такие молекулы нужны, чтобы иммунная система не атаковала собственные ткани слишком агрессивно. Но опухоли могут использовать эти механизмы как «маскировку»: иммунные клетки видят раковые клетки хуже или не уничтожают их достаточно активно. Ингибиторы контрольных точек иммунитета мешают этой защите и возвращают иммунитету способность атаковать опухоль.
Проблема в том, что ответ на лечение сильно различается. В зависимости от типа рака, препаратов и особенностей пациента успех наблюдается только у части больных. По данным, приведенным авторами, в клинических исследованиях ответ на такие препараты получали примерно от 10% до 40% пациентов.
Для тех, кому лечение не помогает, это особенно важно. Иммунотерапия может вызывать серьезные нежелательные реакции, связанные с чрезмерной активацией иммунитета: воспаление кишечника, печени, легких, кожи, щитовидной железы и других органов. Поэтому врачам нужны более точные инструменты, чтобы понять, кому терапия действительно может быть полезна.
Что делает модель COMPASS
COMPASS анализирует активность почти 16 000 генов, связанных с состоянием иммунных клеток, взаимодействием опухоли с ее окружением и сигнальными путями внутри клеток. Активность генов показывает, какие участки наследственной информации сейчас «включены» и какие биологические процессы идут в ткани опухоли.
Это важно, потому что опухоль — не просто скопление раковых клеток. Вокруг нее находится опухолевое микроокружение: иммунные клетки, сосуды, соединительная ткань и множество сигнальных молекул. Именно эта среда во многом определяет, сможет ли иммунная система атаковать рак после лечения.
Модель обучали на данных 10 184 опухолей из 33 типов рака. Затем ее дополнительно настраивали с использованием данных 16 клинических исследований, где проверяли разные схемы лечения ингибиторами контрольных точек иммунитета при семи видах рака.
После этого ученые проверили, насколько хорошо COMPASS предсказывает ответ на лечение в исследованиях, которые не использовались для окончательной настройки модели. По сравнению с лучшими существующими подходами точность прогноза оказалась выше примерно на 8,5%.
Не просто «черный ящик»
Одна из сильных сторон COMPASS — объяснимость. Многие модели искусственного интеллекта выдают прогноз, но не показывают, почему пришли именно к такому выводу. Для медицины это серьезное ограничение: врачу важно понимать не только итоговую оценку, но и ее биологический смысл.
COMPASS построена так, чтобы связывать прогноз с понятными биологическими признаками. Это помогает увидеть, какие процессы в опухоли могут усиливать или ослаблять ответ на иммунотерапию.
Например, опухоли с большим количеством иммунных клеток обычно считаются более «воспаленными» и потенциально лучше отвечающими на лечение. Но на практике часть таких пациентов все равно не получает пользы. Модель показала, что у некоторых из них активны процессы, которые мешают эффективному иммунному ответу.
Бывает и обратная ситуация. Некоторые опухоли выглядят как «иммунные пустыни», то есть в них мало иммунных клеток. Обычно это считают неблагоприятным признаком для иммунотерапии. Однако у части таких пациентов лечение все же работает. COMPASS помогла увидеть генные признаки, указывающие на другие пути активации иммунитета.
Что говорят авторы
Старший автор исследования Маринка Зитник (Marinka Zitnik), научный сотрудник в области биомедицинской информатики, отметила, что ингибиторы контрольных точек иммунитета за последнее десятилетие преобразили лечение рака, поскольку используют собственную иммунную систему пациента для борьбы с опухолью.
По ее словам, современные возможности искусственного интеллекта могут помочь заранее определить, кто с большей вероятностью ответит на конкретный препарат, еще до начала лечения.
Она также подчеркнула, что вопрос о том, кто ответит на иммунотерапию, не является второстепенной деталью. Это одна из центральных нерешенных задач в онкологии.
Что это может изменить для пациентов
Если результаты подтвердятся в будущих проспективных клинических исследованиях, то есть в работах, где пациентов будут наблюдать вперед во времени по заранее заданному плану, COMPASS может стать вспомогательным инструментом для онкологов.
Для пациента это могло бы означать более персонализированный выбор лечения. Если вероятность ответа на иммунотерапию высока, врач может увереннее рассматривать этот вариант. Если прогноз неблагоприятный, можно раньше обсуждать другие подходы или участие в клинических исследованиях.
Однако важно: COMPASS пока не является стандартным медицинским тестом. Модель показала обнадеживающие результаты на уже собранных данных, но перед использованием в обычной практике ее нужно проверить в новых исследованиях.
Почему это важно для клинических испытаний
Новая модель может быть полезна не только в повседневной онкологии, но и при разработке лекарств. Клинические испытания новых противоопухолевых препаратов часто зависят от правильного отбора участников. Если в исследование попадают пациенты, у которых биология опухоли не соответствует механизму действия препарата, эффективность может быть недооценена.
Более точное прогнозирование ответа на ингибиторы контрольных точек иммунитета может помочь быстрее проверять новые комбинации лечения и лучше понимать, почему одни опухоли становятся чувствительными к терапии, а другие сопротивляются ей.
Объяснимость модели особенно важна для научной работы. Если COMPASS указывает не только на вероятность ответа, но и на биологические причины, это может подсказать новые лекарственные мишени — молекулы или процессы, на которые можно воздействовать будущими препаратами.
Какие данные могут добавить дальше
Авторы планируют проверить, повысит ли точность модели включение дополнительных медицинских данных. Это могут быть сведения из электронной медицинской документации: перенесенные заболевания, сопутствующие состояния, предыдущее лечение и реакция на другие препараты.
Еще одно направление — данные одноклеточного секвенирования. Это метод, который позволяет изучать активность генов не в смеси клеток сразу, а в отдельных клетках опухоли и ее микроокружения. Такой подход может точнее показать, какие именно клеточные группы связаны с ответом или устойчивостью к иммунотерапии.
Для пациентов главный вывод остается осторожным: искусственный интеллект может стать полезным помощником в онкологии, но не заменяет врача и не отменяет клиническую оценку. Решение о лечении должно учитывать тип опухоли, стадию болезни, молекулярные особенности рака, общее состояние человека, риски побочных эффектов и доступные варианты терапии.
Ранее МКБ-11 писал о том, как вилочковая железа может быть связана с ответом пациентов с раком на иммунотерапию.
Литература
- Shen W. et al. Generalizable AI predicts immunotherapy outcomes across cancers and treatments // Nature Medicine. — 2026. — DOI: 10.1038/s41591-026-04502-7.
- Harvard Medical School. AI model predicts which cancer patients are most likely to respond to immunotherapy. — 2026. — July 3.