Raziskava, ki so jo izvedli pri Sanford Burnham Prebys, je privedla do razvoja na umetni inteligenci temelječe metode, imenovane ‘PERCEPTION’, zasnovane za napovedovanje odzivov pacientov na zdravljenja raka s presnovo na eni celični ravni. Z analizo kompleksnosti celične transkriptomike se ‘PERCEPTION’ poglobi v molekularne strukture in obnašanje informacijske RNA, kar izboljšuje razumevanje biologije tumorjev na neprimerljivo raven.
Sanju Sinha, pomočnik profesorja pri Sanford Burnham Prebys, je opisal izziv tumorjev kot vedno spreminjajoče se in strukturno kompleksne entitete. Z uvedbo ‘PERCEPTION’ so podrobni detajli enocelične genomike omogočili večje vpoglede v tumorsko klonalno arhitekturo in spremljanje odpornosti na zdravila.
Revolucionaren pristop zajema bistvo, kako lahko informacije ene same celice izkoristimo za boljše načrtovanje strategij zdravljenja, s potencialom nenehnega prilagajanja spreminjajoči se pokrajini rakavih celic. Sinha je izrazil navdušenje nad zmožnostmi orodja za sledenje in morebitno ukrepanje proti pojavljanju odpornosti pri rakavih celicah.
Za premagovanje pomanjkanja enoceličnih podatkov iz kliničnega okolja se je Sinha s svojo ekipo zanesel na tehnike prenosa učenja za izgradnjo ‘PERCEPTION’. AI program je zagnal svoje učenje s pomočjo obsežnih podatkov o izražanju genov tumorjev in nato izboljšal svoje algoritme z omejene enocelične podatke iz linij celic in pacientov.
‘PERCEPTION’ je pokazal obet z ustreznim razvrščanjem odzivnikov in neodzivnikov na zdravljenja v treh neodvisnih kliničnih preskušanjih, povezanih z multiplim mielomom, rakom dojke in rakom pljuč. Pri raku pljuč je orodje impresivno odkrilo napredovanje odpornosti na zdravila, kar izpostavlja njegov velik potencial.
Čeprav ‘PERCEPTION’ še ni pripravljen za klinično uporabo, je njegov uspeh pri izkoriščanju informacij ene same celice za vodstvo pri zdravljenju pomemben korak naprej. Sinha upa, da bo ta tehnologija odprla pot za povečanje klinične prilagoditve in generiranje podatkov ter dodatno izboljšanje orodja za sistemsko in podatkovno usmerjene napovedi o pacientu.
Pomembna vprašanja in odgovori:
V: Kaj je ‘PERCEPTION’ in kaj ga dela revolucionarnega?
O: ‘PERCEPTION’ je analitično orodje na osnovi AI, razvito s strani Sanford Burnham Prebys raziskav, ki napoveduje odzive pacientov na zdravljenja raka na enocelični ravni. Analizira celično transkriptomiko za izboljšanje razumevanja biologije tumorjev, zlasti v zvezi s strukturo in obnašanjem mRNA. Njegova revolucionarna značilnost leži v natančnosti in potencialu za prilagoditev osebnega zdravljenja na podlagi nenehnih sprememb v rakavih celicah.
V: Kako ‘PERCEPTION’ izkorišča prenosno učenje?
O: ‘PERCEPTION’ uporablja prenosno učenje za premagovanje pomanjkanja enoceličnih kliničnih podatkov. Začenja s širšim naborom podatkov o izražanju genov iz tumorjev in nato izboljša svoj algoritem s pomanjkljivimi enoceličnimi podatki iz linij celic in pacientov. Ta pristop omogoča orodju, da se uči iz obsežnih količin ustreznih podatkov in postane učinkovitejše pri uporabi svojih napovednih sposobnosti za analizo enoceličnih podatkov.
V: Kakšne so možne prihodnje posledice ‘PERCEPTION’ za zdravljenje raka?
O: Če bo dodatno izpopolnjen in prilagojen za klinično uporabo, bi ‘PERCEPTION’ lahko bistveno izboljšal personalizirano zdravljenje raka. Lahko pripelje do boljše načrtovanja zdravljenja, realnega spremljanja odpornosti na zdravila in morebiti bolj uspešnih izidov s prilagajanjem terapije specifičnim potrebam obnašanja rakavih celic vsakega pacienta.
Ključni izzivi in kontroverze:
Eden od izzivov pri razvoju takšnih orodij na podlagi AI je potreba po velikih količinah visokokakovostnih podatkov. Zbiranje in obdelovanje teh podatkov lahko povzroča etične in logistične težave. Poleg tega je pomislek zagotavljanje zasebnosti pacientov in varno ravnanje z občutljivimi informacijami.
Drug izziv je integracija orodij na podlagi AI v klinična okolja. Zdravstveni delavci morda dvomijo v nove tehnologije, dokler niso brez vsakega dvoma dokazane, in regulatorni organi bodo zahtevali strogo potrditev kakršnih koli s pomočjo AI izvedenih napovedi pred odobritvijo njihove uporabe pri načrtovanju zdravljenja.
Kontroverza, ki se pogosto pojavi, je povezana z “črno skrinjico” naravo AI, kjer postopek odločanja ni vedno transparenten. Raziskovalci in zdravniki se lahko sprašujejo o napovedih orodja, če ne morejo razumeti njegovega osnovnega razlogovanja, kar lahko zavira sprejetje.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Omogoča personalizirano načrtovanje zdravljenja
– Ima potencial za spremljanje in prilagajanje odpornosti na zdravila
– Lahko poveča učinkovitost zdravljenja raka
– Lahko privede do odkritja novih bioloških označevalcev in terapevtskih ciljev
Slabosti:
– Zahteva obsežno potrditev pred klinično uporabo
– Lahko je odvisen od razpoložljivosti in kakovosti enoceličnih podatkov
– Postavlja etične in zasebnostne pomisleke glede pacientovih podatkov
– Se lahko sooča s potencialnim dvomom medicinske skupnosti
Povezane povezave:
– Za več informacij o Sanford Burnham Prebys in njihovo delo: Sanford Burnham Prebys
– Za informacije o AI v zdravstvu in njenem vplivu: HealthIT.gov
– Za raziskovanje več o celični transkriptomiki: Broad Institute
[vključi]https://www.youtube.com/embed/uytDyDnToAU[/embed]
The source of the article is from the blog cheap-sound.com