В исследовании представлена методология классификации колоректального рака (КРР) с использованием глубокого обучения на базе архитектуры VGG16 для морфологического анализа 63 образцов органоидов от 22 пациентов. Метод позволяет с точностью 98,5% (64 из 65 образцов) разделять опухоли на два фенотипа: компактный железистый тип, ассоциированный с доминированием промотора P1 гена MDM2, и кистозный муцинозный тип, связанный с промотором P2. Полученные результаты были валидированы на внешних наборах данных TCGA-COAD/READ и GSE39582, охватывающих 1160 случаев, что подтвердило связь использования промоторов с консенсусными молекулярными подтипами (CMS) и статусом микросателлитной нестабильности (MSI). Исследование также выявило, что опухоли с диким типом гена TP53 демонстрируют более высокий индекс P2, так как этот промотор индуцируется p53, и являются более чувствительными к ингибитору MDM3 Nutlin-3a по сравнению с мутантными линиями. Анализ зависимости от генов в скрининге DepMap CRISPR и корреляция с 198 препаратами из GDSC2 показали, что чувствительность к Nutlin-3a наиболее сильно коррелирует с высоким баллом P2. Авторы заключают, что соотношение промоторов MDM2 P1/P2, измеряемое методами ПЦР в реальном времени или таргетного НGS, может служить надежным биомаркером для стратификации терапии и классификации подтипов рака, напрямую зависящим от статуса TP53 и MSI.