Використання ШІ для прогнозування реакції на лікування раку
Команда дослідників з Програми молекулярної терапії раку в Sanford Burnham Prebys розробила нову систему штучного інтелекту, яка може допомогти фахівцям з раку визначити, які пацієнти, швидше за все, реагуватимуть на певне цільове лікування раку та отримають користь від нього. Дослідження команди опубліковано в недавній статті в Nature Cancer.
Хоча такі варіанти, як хіміотерапія та променева терапія, були опорою лікування раку протягом десятиліть, останні досягнення в медицині приділяють інтенсивну увагу створенню точних ліків, особливо проти раку. Вони можуть варіюватися від дуже персоналізованих методів лікування раку до методів лікування, спрямованих на дуже конкретні фактори розвитку раку; наприклад, деякі ліки можуть націлюватися на рак, викликаний певним типом генної мутації. Ідея полягає в тому, щоб більш ефективно і точно націлити на рак, покращуючи результати при мінімізації побічних ефектів.
У рамках цього поштовху до прецизійної медицини, чи не було б добре стати ще точнішим, скажімо, маючи можливість визначити, які пацієнти, ймовірно, відреагують на лікування ще до того, як воно навіть почнеться? Дослідники Sanford Burnham Prebys розробили систему штучного інтелекту під назвою «Персоналізоване планування лікування в онкології на основі одноклітинної експресії» (PERCEPTION), яка досліджує, як РНК отримує інформацію з ДНК і перетворює її на дію в організмі. Роблячи це, дослідники можуть отримати краще уявлення про те, як рак розвивається та змінюється, включно з тим, чи може він розвивати резистентність.
На основі широкого діапазону даних про пухлини дослідники перевірили здатність своєї моделі передбачити, як пацієнт може відреагувати на певні види лікування. Система використовує перехідне навчання або використання попередньо навченої моделі для вирішення нової або іншої проблеми. Під час клінічних випробувань PERCEPTION вдалося успішно передбачити, як пацієнти з трьома різними типами раку реагують як на монотерапію, так і на комбіновану терапію. На додаток до можливості групувати пацієнтів залежно від того, будуть вони відповідати чи ні, PERCEPTION також може відстежувати та виявляти потенційну резистентність.
Джерела: Science Daily; Природа Рак
