Σε μια πρωτοποριακή έρευνα, ομάδα επιστημόνων υπό την καθοδήγηση του Ινστιτούτου Wellcome Sanger χρησιμοποίησε τεχνολογία τελευταίας γενιάς για να εντοπίσει μια ευρεία γκάμα πιθανών στόχων φαρμάκων για την αντιμετώπιση διαφόρων τύπων καρκίνου. Αντί να βασίζονται σε παραδοσιακές μεθόδους, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να αναλύσουν συστηματικά τα κύτταρα του καρκίνου και να δημιουργήσουν μια συνολική εικόνα των πιθανών υποψήφιων φαρμάκων.
Αξιοποιώντας τη δύναμη της μηχανικής μάθησης, η ομάδα κατάφερε να αντλήσει πολύτιμες πληροφορίες από μεγάλους όγκους δεδομένων. Οι αλγόριθμοι προτείνουν 370 προτεραιότητες για στόχους φαρμάκων σε 27 διαφορετικούς τύπους καρκίνου, συμπεριλαμβανομένου του καρκίνου του μαστού, του πνεύμονα και των ωοθηκών. Αυτή η ανακάλυψη ανοίγει τις πόρτες για την ανάπτυξη νέων θεραπειών που είναι προσαρμοσμένες στα μοναδικά χαρακτηριστικά κάθε καρκίνου.
Ο στόχος των ερευνητών είναι να δημιουργήσουν έναν χάρτη εξαρτημάτων του καρκίνου, έναν προσεκτικό οδηγό που εντοπίζει τα αδύνατα σημεία σε διάφορους τύπους όγκων. Αυτός ο χάρτης θα αποτελέσει ένα πολύτιμο εργαλείο για την επιτάχυνση της ανάπτυξης στοχευμένων θεραπειών και την προώθηση της ακριβούς ιατρικής. Αναζητώντας συγκεκριμένους βιολογικούς δείκτες και γενετικά και μοριακά χαρακτηριστικά, η ομάδα στοχεύει να ταιριάξει τους ασθενείς με τις πιο κατάλληλες επιλογές θεραπείας, ελαχιστοποιώντας τις παρενέργειες και μεγιστοποιώντας την αποτελεσματικότητα.
Για να συλλέξουν τα απαραίτητα δεδομένα, οι επιστήμονες διενήργησαν λεπτομερή ανάλυση καρκινικών κυττάρων από 930 καριοτύπους κυττάρων που αντιπροσώπευαν διάφορους τύπους όγκων. Αυτοί οι καριοτύποι υποβλήθηκαν σε οθόνη οριζόντιας γενετικής τεχνολογίας CRISPR-Cas9 για να κατανοήσουν πώς οι γονίδια που εκφράζονται στα καρκινικά κύτταρα επηρεάζουν τη λειτουργικότητά τους. Εξετάζοντας την επίδραση της απενεργοποίησης επιμέρους γονιδίων, η ομάδα μπορούσε να εντοπίσει στόχους που θα μπορούσαν να εκμεταλλευτούνταν για να απενεργοποιήσουν τα καρκινικά κύτταρα.
Οι επιπτώσεις αυτής της έρευνας για το μέλλον της αντιμετώπισης του καρκίνου είναι τεράστιες. Αυτή δεν υπογραμμίζει μόνο τη σημασία της ατομικής φροντίδας βασισμένης στα μοναδικά χαρακτηριστικά του κάθε καρκίνου, αλλά παρέχει επίσης μια πιο σαφή κατανόηση των καρκίνων που μπορούν να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά με υπάρχουσες στρατηγικές και των καρκίνων που απαιτούν την ανάπτυξη νέων προσεγγίσεων.
Μέσω του πρωτοποριακού συνδυασμού της μηχανικής μάθησης και της συστηματικής ανάλυσης, οι επιστήμονες διαθέτουν τώρα ισχυρά εργαλεία για την εντοπισμό ελπιδοφόρων στόχων φαρμάκων. Αυτό αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα προόδου στη μάχη κατά του καρκίνου και δίνει ελπίδα σε εκατομμύρια άτομα που πάσχουν από αυτήν την ασθένεια σε ολόκληρο τον κόσμο.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl