В ходе революционного исследования группа ученых, возглавляемая Институтом Веллком-Сангера, использовала передовые технологии для определения широкого спектра потенциальных целей для лекарственного воздействия на различные виды рака. Вместо использования традиционных методов, исследователи применили алгоритмы машинного обучения для систематического анализа раковых клеток и создания всестороннего представления о возможных кандидатах на роль лекарств.
За счет использования мощи машинного обучения команда смогла извлечь ценные инсайты из огромного объема данных. Алгоритмы выявили 370 приоритетных целей для лекарственного воздействия на 27 разных типов рака, включая рак молочной железы, легких и яичников. Это открытие является обещающим для разработки новых методов лечения, настроенных на уникальные характеристики каждого типа рака.
Цель исследователей заключается в создании Карты зависимости от рака — всестороннего руководства, указывающего слабые места в различных типах опухолей. Эта карта станет ценным ресурсом для ускорения разработки целевых терапий и продвижения медицины точного попадания. Путем выявления конкретных биологических маркеров и генетических и молекулярных особенностей команда стремится подобрать пациентам наиболее подходящие варианты лечения с минимальными побочными эффектами и максимальной эффективностью.
Для сбора необходимых данных ученые провели тщательный анализ раковых клеток из 930 линий клеток, представляющих разные типы опухолей. Эти линии клеток были подвергнуты скринингу CRISPR-Cas9 для понимания, как гены, экспрессирующиеся в раковых клетках, влияют на их функциональность. Исследование воздействия на отдельные гены позволило команде обнаружить цели, которые можно использовать для выведения раковых клеток из строя.
Потенциал данного исследования для будущего лечения рака огромен. Оно не только подчеркивает важность персонализированного ухода, основанного на уникальных характеристиках каждого типа рака, но и предоставляет более четкое понимание того, какие виды рака могут быть эффективно лечены с использованием существующих стратегий, и какие требуют разработки новых подходов.
Благодаря революционному сочетанию машинного обучения и систематического анализа ученые теперь обладают мощными инструментами для выявления перспективных целей для лекарственного воздействия. Это представляет собой значительный прорыв в борьбе против рака и придает надежду миллионам людей по всему миру, страдающих от этого заболевания.
The source of the article is from the blog exofeed.nl