2024. 04. 03. - 09:00
Személyre szabott rákkezelések mesterséges intelligenciával?
Mesterséges intelligencia-alapú eszközt fejlesztenek a kutatók, amely a személyre szabott rákkezelések számára nyit utat.
A rák elleni folyamatos küzdelem során a tudósok világszerte kutatnak innovatív megközelítéseket az emberi immunrendszer rejtélyeinek feltérképezésére. Immunrendszerünk a szervek, sejtek és fehérjék összetett hálózata, mely a betegségektől véd minket.
Az Arizonai Állami Egyetem tudósai által vezetett kutatócsoport a közelmúltban egy mesterséges intelligencia-alapú tanulási eszközt fejlesztett ki, az úgynevezett HLA Inception-t, amely új információkat tár fel azzal kapcsolatban, hogyan reagál egy személy immunrendszere az idegen sejtekre.
A tanulmány a Cell Systems folyóiratban jelent meg.
Másodpercek alatt osztályoz a mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia alapú eszköz a fő hisztokompatibilitási komplex-1-nek (MHC-1) nevezett fehérjék csoportjára összpontosítva másodpercek alatt képes osztályozni az egyén számára egyedi fehérjék csoportját és megjósolni, hogy a személy immunvédelme felismerhet-e fenyegető vírusokat és rákot.
„Képesek vagyunk előrejelzéseket készíteni a betegek állapotának kóros kimeneteléről, például bizonyos rákellenes gyógyszerek elviseléséről, azon molekuláris részletek alapján, amelyekkel az ember születik - magyarázta Abhishek Singharoy, az ASU Molekuláris Tudományok Iskolájának adjunktusa, a kutatás vezetője. –Ezzel az eszközzel most csupán másodpercekbe telik, ami korábban napokig tartott.” Olvasd el: Sejttípusokat számlál a mesterséges intelligencia
Személyre szabott rákkezelések mesterséges intelligenciával?
Személyre szabott rákkezelések
Ennek a személyre szabott molekuláris interakciós információnak a megértése óriási ígéretet hordoz magában új, egyénre szabott rákgyógyszerek létrehozásában, amelyek megváltoztathatják a betegellátást.
Az emberi testben az MHC-1 fehérjék őrként működnek a sejtek felszínén, figyelmeztetve az immunrendszert az idegen betolakodókra. Megragadják a sejtek belsejében levő idegen fehérjék vagy peptidek darabjait és bemutatják azokat az immunrendszernek felismerés és támadás céljából.
Minden ember MHC-1 fehérjéi specifikusan preferálják a fehérjefragmensek típusait, amelyekkel kölcsönhatásba lépnek – az, hogy meg tudják jósolni, mely peptidek mely MHC-I molekulákhoz kötődnek hatékonyan, kulcsfontosságú az immunrendszerünk működési mechanizmusainak további megértéséhez és a fejlődéshez. Sőt, új, fejlettebb rákvakcinák megalkotásához.
Az előrejelzés ugyanakkor kihívást jelent.
Az MHC-I molekuláknak több ezer változata létezik az emberi populációban, ami megnehezíti egy univerzális előrejelzési modell létrehozását.
A közel 6 ezer MHC-1 komplex elemzése során a kutatócsoport olyan mintákat fedezett fel, amelyek képesek azonosítani ezeket a preferenciákat és előre jelezni az immunválaszokat az emberi populációk széles körében.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által hajtott HLA Inception eszköz a fehérjék felületén lévő különféle töltéseket - más néven elektrosztatikus aláírásokat - alkalmazza, hogy 11 különböző típusba sorolja őket.
Ez az információ felhasználható annak előrejelzésére, hogy a megfigyelt MHC-1 fehérjefragmensei vagy peptidjei sajátok vagy idegen betolakodók.
Komoly felfedezések
A kutatók azt is megállapították, hogy a 11 osztályból többet lefedő MHC-1 fehérjék változatosabb skálájával rendelkező betegek nagyobb eséllyel élnek túl bizonyos rákterápiákat.
„A gépi tanulás folyamatos egészségügybe integrálása segít a kockázatok elkerülésében és a kezelések személyre szabásában - mondta Eric Wilson, a lap szerzője, az ASU öregdiákja, aki jelenleg a Sinai-hegyi Icahn Orvostudományi Iskola posztdoktori ösztöndíjasa. - A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia javíthatja az új kezelések hozzáférhetőségét a páciesnek szélesebb köre számára, azáltal, hogy költséges kísérletekre nincs szükség a jelöltség meghatározásához.”
A kutatók elkötelezettek a tudományos fejlődés előmozdítása mellett, ezért ingyenesen elérhetővé tették a HLA-Inception esetében az akadémiai felhasználást - megalapozva ezzel a széles körű együttműködést és innovációt az immunterápia területén.
L.A.
