סרטן  (צילום: crystal light, shutterstock)
ד"ר יצחק: "העבודה שלנו היא לפתח כלים ואלגוריתמים כדי לחזות תגובה של טיפולים" | צילום: crystal light, shutterstock

על בינה מלאכותית ודאטה בעולמות הבריאות כבר שמעתם. אבל על התאמת תרופות למטופלים על בסיס ניתוח ממוחשב של ה-DNA שלהם - אולי קצת פחות. אז תארו לעצמכם חוקרות בפקולטה לרפואה בטכניון, שתיהן בעלות תואר דוקטור למדעי המחשב, שלא רואות חולים, רק מנתחות את הדאטה הגנטי שלהן. תוצאות הניתוח עשויות להצביע בסבירות גבוהה מאוד על התאמת הטיפול לחולה ועל סיכויי ההחלמה שלו ממחלת הסרטן.

צריך לומר - בשלב זה מדובר במחקר אקדמי בלבד, לא בשיטת אבחון שנמצאת בשימוש, אבל הוא בדרך להיות כלי יישומי. עורכות המחקר וכותבות המאמר הן ד"ר קרן יצחק ומי שהייתה דוקטורנטית אצלה וכעת עובדת כ-Senior Data Scientist בפאגאיה, ד"ר רותם צ'רטוק-קציר. הצטרפה אליהן נועם רודברג, סטודנטית לתואר ראשון במעבדה. המחקר התפרסם בכתב העת nature communications, במסגרת מיוחדת שמציגה שורת טכנולוגיות מבטיחות בתחום המאבק בסרטן.

הטכנולוגיה שפותחה במחקר נועדה לתמוך בטיפול בסרטן באמצעות אימונותרפיה, שיטה חדשנית שמבוססת על תרופות שמגבירות את הפעילות של המערכת החיסונית של הגוף והוכחה כיעילה לחולים מסויימים, עד כדי היעלמות הגידולים הסרטניים.

ד"ר קרן יצחק: "הבעיה היא שבכל טיפולי הסרטן יש קבוצה לא קטנה של חולים, שלא מגיבים לטיפול. האתגר הוא לדעת מראש מי מהחולים יגיב ומי לא. זה הפך לאחד מתחומי המחקר החמים כיום. כולם מחפשים כלים למדידה שיחזו את זה"

"הבעיה היא שבכל טיפולי הסרטן יש קבוצה לא קטנה של חולים, שלא מגיבים לטיפול", אומרת יצחק. בחלק מהמקרים התרופות עלולות לגרום לפעילות יתר של המערכת החיסונית וגם זו תוצאה בלתי רצויה. מעבר לזה, מדובר באבחונים יקרים ובתרופות יקרות מאוד, כך שלכולם יש עניין להימנע מטיפולים מיותרים. "האתגר הוא לדעת מראש מי מהחולים יגיב ומי לא. זה הפך לאחד מתחומי המחקר החמים כיום. כולם מחפשים כלים למדידה שיחזו את זה", היא מוסיפה.

כאן נכנס המדד העיקרי בתחום: מדד העומס המוטציוני של תאי סרטן (TMB), שקובע כמה מוטציות יש בגידול. ככל שמספרן גבוה יותר, כך גדל הסיכוי שהתרופה תהיה אפקטיבית. המדד אושר על ידי ה-FDA האמריקאי והוא נחשב למדד ניבוי ליעילות הטיפול האימונותרפי ולסיכוי להתאוששות החולה. מחשבים את המדד באמצעות השוואת ריצוף DNA של תאי הגידול מול ריצוף DNA של תאים בריאים מגופו של המטופל. חלק מהמוטציות יימצאו בשתי הבדיקות ולכן הן אינן סרטניות. אלה שנמצאות רק בגידול הסרטני (מוטציות סומטיות) הן המסוכנות. גם הריצוף הגנטי הוא תהליך יקר, ושני ריצופים גנטיים יקרים כפליים.

ד"ר קרן יצחק (צילום:  קרן יצחק, יחצ)
ד"ר קרן יצחק. "יש לפיתוח פוטנציאל יישומי מבחינה קלינית" | צילום: קרן יצחק, יחצ

המחקר הנוכחי מבוסס על מחקר קודם של ד"ר יצחק, שהראתה שניתן למדוד את ה-RNA במקום את ה-DNA. ה-RNA היא מולקולה מתווכת בתהליך ייצור החלבונים והמחקר הראה ש-70% מהמוטציות הסרטניות לא עוברות כלל ל-RNA ומה שמשפיע על הגידול הסרטני הם דווקא ה-30% הנותרים, שכן עוברים אליה. המשמעות: חישוב ה-TMB על בסיס ריצוף ה-RNA הוא מדוייק יותר.

כעת ישנם שני חידושים מרכזיים: האחד הוא כלי שפיתחה ד"ר צ'רטוק-קציר, שמזהה את המוטציות הסרטניות ב-RNA ומחשב את ה-TMB מבלי להזדקק לריצוף גנטי נוסף של תאים בריאים. החידוש השני הוא ביכולת ניבוי ההתאמה של התרופות האימונותרפיות לחולה מסויים, שמידת הדיוק שלה מגיעה קרוב ל-90%. "זה המודל הראשון מסוגו שיכול לעשות את זה על בסיס קריאה מ-RNA בלבד. אנחנו מאפשרות בעבודה שלנו לחזות את ההצלחה הספציפית של החולה לטיפול מסויים", אומרת צ'רטוק-קציר.

ד"ר רותם צ'רטוק-קציר: "זה באמת מעניין, עם פוטנציאל להרבה גילויים חדשניים, ולעומת עולם הקריפטו או הגיימינג, פה זה עולם שמשתמש בכלים החישוביים כדי לעשות דברים עם משמעות"

היכולת לאתר את החולים המתאימים לטיפולים אימונותרפיים ואת סוג התרופות שיהיו הכי אפקטיביות עליהם היא בשורה גדולה לחולים. היכולת להימנע מכפל ריצופים גנטיים וממתן תרופות יקרות במקרים לא מתאימים היא בשורה גדולה לחברות הביטוח הרפואי. הפוטנציאל הכלכלי עשוי להוביל למיסחור של הכלים החדשים שפותחו. אומרת יצחק: "אנחנו נבנה מודלים לכל סוג סרטן ונוכל לחשב את ה-TMB בצורה יותר מדויקת. אנחנו יודעות שיש חברות תרופות שמנסות לעשות את זה, כך שכנראה יש לזה פוטנציאל יישומי מבחינה קלינית".

ד"ר רותם צ'רטוק-קציר (צילום: רותם צ'רטוק-קציר, יחצ)
ד"ר רותם צ'רטוק-קציר. "אין לנו נגיעה לתחום הרפואי" | צילום: רותם צ'רטוק-קציר, יחצ

ואת כל זה אתן עושות רק עם דאטה, בלי לראות את החולים כלל?
צ'רטוק-קציר: "נכון, אנחנו משתמשות בדאטה שנוצרת בעת ריצוף גנטי של חולי סרטן. באמצעות הדאטה בנינו את המודל והראינו את ניבויי ההצלחה של התרופות באימונותרפיה. אין לנו נגיעה לתחום הרפואי".
יצחק: "זו מעבדה שהיא חישובית לחלוטין. אנחנו מקבלות את הנתונים ממאגרי מידע ומשיתופי פעולה עם מעבדות שעושות ניסויים. העבודה שלנו היא בלפתח כלים ואלגוריתמים מסוגים שונים כדי לחזות תגובה של טיפולים בסרטן".

שתיכן למדתן מדעי המחשב ובמקום לקפוץ ישר למשרה בכירה בהייטק בחרתן להקדיש שנים ארוכות בביו-אינפורמטיקה. למה?
יצחק: "בשנות ה-2000, אחרי ריצוף הגנום האנושי, נוצרו כמויות ענק של נתונים שהיה צריך לנתח אותם ואת זה אפשר לעשות רק בצורה חישובית. אי אפשר עם נייר ועיפרון. מה שקרה בחמש-שש השנים האחרונות, זה שיש כמויות אדירות של דאטה רפואית ומולקולרית שנאספה, ויש המון חברות מצליחות שגם מגייסות הרבה כסף, ושזה סוג העבודה שהן עושות: מנסות למצוא תובנות בדאטה".
צ'רטוק-קציר: "זה באמת מעניין, עם פוטנציאל להרבה גילויים חדשניים, ולעומת עולם הקריפטו או הגיימינג, פה זה עולם שמשתמש בכלים החישוביים כדי לעשות דברים עם משמעות".