Новая экспериментальная платформа ИИ сравнивает опухоль с лучшей комбинацией лекарств | Советы девушкам

Только 4% всех разрабатываемых терапевтических препаратов от рака получают окончательное одобрение Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA).

«Это потому, что сейчас мы не можем грамотно подобрать правильную комбинацию лекарств для правильных пациентов», – сказал Трей Идекер, доктор философии, профессор Медицинской школы Сан-Диего Калифорнийского университета и Онкологического центра Мура. «И особенно в отношении рака, где мы не всегда можем предсказать, какие лекарства будут работать лучше всего, учитывая уникальную, сложную внутреннюю работу опухолевых клеток человека» .

В статье, опубликованной 20 октября 2020 года в Cancer Cell , Ideker и Brent Kuenzi, Ph.D., и Jisoo Park, Ph.D., постдокторские исследователи в его лаборатории, описывают DrugCell, новую систему искусственного интеллекта (AI), которую они создали. это не только сопоставляет опухоли с лучшими комбинациями лекарств, но и делает это понятным для человека способом.

«Большинство систем искусственного интеллекта – это« черные ящики »- они могут быть очень предсказуемыми, но на самом деле мы не так много знаем о том, как они работают», – сказал Идекер, который также является соруководителем Инициативы по картам раковых клеток и Национального фонда. Ресурс по сетевой биологии.

Он привел пример того, как работает поиск изображений в Интернете по запросу «кошка». Системы искусственного интеллекта, работающие за кулисами, обучаются на существующих изображениях кошек, но как они на самом деле маркируют новое изображение как «кошка», а не «крыса» или что-то еще, неизвестно.

По словам Идекера, чтобы ИИ был полезен в здравоохранении, мы должны заглянуть внутрь черного ящика, чтобы понять, как система приходит к своим выводам. «Нам нужно знать, почему было принято это решение, на какие пути действуют рекомендованные лекарства, а также причины положительного ответа или отказа от него».

Работа команды над DrugCell началась несколько лет назад с дрожжей. В предыдущем исследовании они создали систему ИИ под названием DCell, используя информацию о генах и мутациях дрожжевых клеток. DCell предсказал клеточное поведение, такое как рост, вне «черного ящика».

DrugCell, версия DCell следующего поколения, была обучена более чем 1 200 линиям опухолевых клеток и их ответам на почти 700 одобренных FDA и экспериментальных терапевтических препаратов – всего более 500 000 пар линий клеток / лекарств. Исследователи также подтвердили некоторые выводы DrugCell в лабораторных экспериментах.

С помощью DrugCell команда может вводить данные об опухоли, а система возвращает наиболее известный препарат, биологические пути, которые контролируют реакцию на это лекарство, и комбинации препаратов для наилучшего лечения злокачественного новообразования.

Прецизионная терапия рака уже доступна в Онкологическом центре Мура при Калифорнийском университете в Сан-Диего, где пациенты могут пройти биопсию опухоли, секвенированную на наличие мутаций и оцененную Молекулярным советом по опухолям, междисциплинарной группой экспертов. Совет рекомендует индивидуальные методы лечения, основанные на уникальных геномных изменениях пациента и другой информации. Недавнее исследование показало, что у этих пациентов результаты лучше. В некотором смысле DrugCell имитирует совет по молекулярным опухолям человека.

«Мы были удивлены тем, насколько хорошо DrugCell смогла преобразовать лабораторные клеточные линии, на которых мы обучили модель, на опухоли у мышей и пациентов, а также данные клинических испытаний», – сказал Куензи.

Конечная цель команды – внедрить DrugCell в клиники на благо пациентов, но авторы исследования предупреждают, что предстоит еще много работы.

«Хотя 1200 клеточных линий – хорошее начало, это, конечно, не отражает полной гетерогенности рака» , – сказал Парк. «Сейчас наша команда добавляет больше данных об отдельных клетках и пробует различные структуры лекарств . Мы также надеемся сотрудничать с существующими клиническими исследованиями, чтобы внедрить DrugCell в качестве диагностического инструмента и провести его перспективное тестирование в реальном мире».

Leave comment

Your email address will not be published. Required fields are marked with *.

1 × 1 =