Forskere ved National Cancer Institute (NCI) , har brukt kunstige nevrale nettverk (Anns) og DNA mikromatriser å kunne forutsi den kliniske utfallet av pasienter diagnostisert med neuroblastom (NB).
Den Anns også identifisert et minimalt sett av 19 gener som uttrykk nivåer var nært forbundet med denne kliniske utfall. Foreløpig stratifiserer Barnas Oncology Group (COG), sponset av NCI, pasienter med neuroblastom inn i høy-, middels-og lav-risiko grupper basert på flere faktorer. Men mens lagdeling kan veilede pasienten behandling, er det ikke en prediktor for overlevelse. Nå kan den prediktive kraft microarray genekspresjonsanalyse kombinert med Anns bistå leger i behandlingen av den enkelte pasient.
Nevrale nettverk er spesialiserte mønstergjenkjenning algoritmer modellert etter den menneskelige hjerne, de lærer av erfaring. Anns er ofte brukt i identifisering programmer, for eksempel fingeravtrykk eller stemmegjenkjenning programvare. Javed Khan, MD, og hans team ved NCI er Pediatric Oncology Branch, tilpasset en ANN algoritme for å identifisere mønstre i NB tumor genuttrykk. Studien, som vises i 1. oktober 2004, Cancer Research *, ble utført i samarbeid med kolleger fra NCI, Tyskland og Australia.
Først utførte forskerne genekspresjonsanalyse bruke cDNA mikromatriser som inneholder over 25.000 gener for å skape global genekspresjon profiler av primære svulster fra 49 pasienter diagnostisert med NB som klinisk resultat ble kjent. Pasientene ble delt inn i enten gode (event-free overlevelse i mer enn 3 år) eller dårlig (død på grunn av sykdom) utfallet grupper. "Stille side uavhengige prøver, ble nevrale nettverk trenes til å gjenkjenne eller forutsi 'live' eller 'død' uttrykk profiler fra de gjenværende prøvene," sier Khan. "Da vi bestemt om vi kunne forutsi utfallet for stikkprøvene bruke disse trente Anns." De fant at Anns kunne forutsi det kliniske utfallet fra ethvert individ genet profil med en nøyaktighet på ca 88 prosent.
Som disse genet profilene besto av over 25.000 gener, prøvde forskerne å optimalisere profiler og finne det minste antall gener som kan fungere som en prediktor sett. Den Anns identifiserte 19 gener som uttrykk nivåer kan forutsi kliniske utfallet. Når kun ser på disse 19 genene, økt ANN prediksjon nøyaktighet til 95 prosent, og opptrådte mye bedre enn den nåværende Barnas Oncology Group (COG) risiko lagdeling. To av gener i denne gruppen, MYCN og CD44, har tidligere vært koblet til NB prognose-MYCN forsterkning er en av de sterkeste uavhengige faktorer av dårlig prognose - og flere av de andre gener er kjent for å være involvert i nevronale utvikling.