В революционно изследване екип от учени във Фондацията „Уелкъм Сейнджър“ използва съвременни технологии, за да идентифицира широк спектър потенциални лекарствени цели за лечение на различни видове рак. Вместо да се основава на традиционни методи, изследователите използват алгоритми за машинно обучение, за да систематично анализират раковите клетки и създадат обща представа за потенциалните кандидати за лекарства.
Като използва мощта на машинното обучение, екипът успя да извлече полезни открития от големи обеми данни. Алгоритмите идентифицираха 370 приоритетни лекарствени цели за 27 различни видове рак, включително рак на гърдата, белия дроб и яйчниците. Това откритие носи огромно обещание за разработката на нови лекарства, персонализирани според уникалните характеристики на всеки вид рак.
Целта на изследователите е да създадат Карта на зависимостта от рак, обхващаща идентифицирането на слабости в различни типове тумори. Тази карта ще бъде ценен ресурс за ускоряване на разработката на насочени терапии и развитието на медицината с висока прецизност. Чрез идентифициране на конкретни биологични маркери и генетични и молекулярни характеристики, екипът има за цел да съчетае пациенти с най-подходящите варианти за лечение, намалявайки страничните ефекти и увеличавайки ефективността.
За събиране на необходимите данни, учените извършили подробен анализ на раковите клетки от 930 клетъчни линии, представляващи различни видове тумори. Тези клетъчни линии бяха подложени на CRISPR-Cas9 скрининг, за да се разбере как гените, изразени в раковите клетки, влияят на тяхната функционалност. Чрез проучване на въздействието от потискането на отделни гени, екипът успя да определи цели, които могат да бъдат използвани, за да се деактивират раковите клетки.
Последиците от това изследване за бъдещето на лечението на рака са огромни. То не само подчертава важността на персонализираната грижа, базирана на уникалните характеристики на всеки вид рак, но и осигурява по-добро разбиране на това, кои видове рак могат да бъдат ефективно лекувани със съществуващи стратегии и кои изискват разработването на нови подходи.
Чрез революционното съчетание на машинно обучение и систематичен анализ, учените са въоръжени с мощни инструменти за идентифициране на обещаващи лекарствени цели. Това представлява значителна крачка напред в борбата срещу рака и вдъхва надежда за милионите хора по света, засегнати от тази болест.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl