Immunotherapie-onderzoek heeft het potentieel om kankerbehandeling te revolutionaliseren door gepersonaliseerde therapieën te ontwikkelen. Echter, een team van informatici van de Rice University heeft een significant vooroordeel ontdekt in veelgebruikte machine learning tools die essentieel zijn voor dit onderzoek.
Het team, onder leiding van Ph.D.-studenten Anja Conev, Romanos Fasoulis, en Sarah Hall-Swan, samen met faculteitsleden Rodrigo Ferreira en Lydia Kavraki, analyseerde openbaar beschikbare data voor het voorspellen van peptide-HLA (pHLA) binding en identificeerde een geografisch vooroordeel ten gunste van hogere inkomensgemeenschappen. Dit vooroordeel heeft verstrekkende implicaties voor de toekomstige effectiviteit van immunotherapieën ontwikkeld voor lagere inkomensgroepen.
HLA-genen coderen voor eiwitten die een cruciale rol spelen in onze immuunrespons. Deze eiwitten binden met peptiden in onze cellen en markeren geïnfecteerde cellen voor het immuunsysteem om te richten en te elimineren. Immunotherapie-onderzoek heeft tot doel peptiden te identificeren die effectief kunnen binden met de specifieke HLA-allelen van de patiënt, resulterend in sterk gepersonaliseerde therapieën.
Om de bindingsefficiëntie van peptide-HLA te voorspellen, worden machine learning tools gebruikt. Het team van de Rice University ontdekte echter dat de trainingsdata die wordt gebruikt voor deze modellen voornamelijk hogere inkomensgemeenschappen vertegenwoordigt. Deze beperking belemmert de potentiële effectiviteit van toekomstige immunotherapieën voor individuen uit lagere inkomensgroepen.
Fasoulis benadrukte het belang van onbevooroordeelde machine learning modellen bij het identificeren van potentiële peptide-kandidaten voor immunotherapieën. Het adresseren van vooroordelen in machine modellen is essentieel om te zorgen voor een gelijke gezondheidszorg voor iedereen, ongeacht hun bevolking of sociaaleconomische status.
De bevindingen van het team dagen de notie van “pan-allele” machine learning voorspellers uit die momenteel worden gebruikt voor pHLA bindingvoorspelling. Deze modellen beweren gegevens te extraheren voor alleltypen die niet aanwezig zijn in de trainingsdataset. Echter, de bevooroordeelde data die wordt gebruikt voor training roept vragen op over de geldigheid van dergelijke beweringen.
Ferreira suggereerde dat het aanpakken van vooroordelen in machine learning vereist dat onderzoekers hun data in een sociale context overwegen. Het begrijpen van de historische en economische factoren die van invloed zijn op de populaties waaruit de data wordt verzameld, is cruciaal voor het identificeren en beperken van vooroordelen.
Kavraki benadrukte het belang van nauwkeurige en onbevooroordeelde tools in klinisch werk. Aangezien deze machine learning modellen uiteindelijk in klinische pipelines terechtkomen, is het van vitaal belang om eventuele vooroordelen die ze mogelijk hebben te herkennen en aan te pakken.
Hoewel het team erkent dat de openbaar beschikbare data die ze hebben geanalyseerd bevooroordeeld was, zien ze dit als een startpunt voor verder onderzoek. Door bewustwording te creëren binnen de onderzoeksgemeenschap, hopen ze de ontwikkeling te stimuleren van een werkelijk inclusieve en onbevooroordeelde methode voor het voorspellen van pHLA binding.
Immunotherapie heeft immens potentieel, maar het is cruciaal om ervoor te zorgen dat vooruitgang op dit gebied ten goede komt aan individuen uit alle lagen van het leven. Het baanbrekende onderzoek van het team van de Rice University legt de weg naar een meer rechtvaardige toekomst in gepersonaliseerde kankerbehandeling.
The source of the article is from the blog elblog.pl