Εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης αποκάλυψε εκατοντάδες αόρατους δείκτες καρκίνου – Ελπίδα για καλύτερη πρόληψη και θεραπείες

Η τεχνητή νοημοσύνη μπαίνει δυναμικά και στην ιατρική έρευνα, ανοίγοντας νέους δρόμους στη διάγνωση. Ένα σύγχρονο εργαλείο ΑΙ κατάφερε να εντοπίσει εκατοντάδες δείκτες καρκίνου που μέχρι σήμερα παρέμεναν αόρατοι, δίνοντας ελπίδα για πιο έγκαιρη και ακριβή ανίχνευση της νόσου.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αποκαλύπτει εκατοντάδες αόρατους δείκτες καρκίνου

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) συμβάλλει καθοριστικά στη βελτίωση της διάγνωσης και της θεραπείας του καρκίνου, αυξάνοντας την ακρίβεια στους τομείς της ιατρικής απεικόνισης, της παθολογοανατομίας και στον σχεδιασμό εξατομικευμένων θεραπευτικών πλάνων.

Πρόσφατη ανασκόπηση που δημοσιεύτηκε στο British Journal of Cancer περιγράφει πώς η ΑΙ βοηθά στον ταχύτερο και ακριβέστερο εντοπισμό όγκων μέσα από ανάλυση εικόνων και μοριακών δεδομένων, ενώ παράλληλα διευκολύνει την πρόβλεψη της ανταπόκρισης των ασθενών σε συγκεκριμένες θεραπείες, στοχεύοντας σε πιο εξατομικευμένες και αποτελεσματικές παρεμβάσεις.

Ενώ η τεχνολογία αυτή παρουσιάζει σημαντικές δυνατότητες για το μέλλον της ογκολογίας, ταυτόχρονα εγείρει προκλήσεις όπως η ανάγκη για διαφάνεια στους αλγορίθμους και η διασφάλιση της ισότιμης πρόσβασης των ασθενών.

Στα παραπάνω τώρα προστίθεται και ένα νέο εργαλείο, που ονομάζεται DOLPHIN και αποκάλυψε κρυμμένους γενετικούς δείκτες μέσα σε μεμονωμένα κύτταρα, επιτρέποντας νωρίτερη ανίχνευση και πιο ακριβείς θεραπευτικές επιλογές. Επίσης ανοίγει τον δρόμο για τη δημιουργία εικονικών μοντέλων κυττάρων ώστε να προσομοιωθούν ασθένειες και αντιδράσεις σε φάρμακα.

Το DOLPHIN AI του McGill ξεκλειδώνει κρυμμένα μυστικά των κυττάρων, μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο ανιχνεύονται και αντιμετωπίζονται οι ασθένειες.

Οι ερευνητές του McGill University ανέπτυξαν ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να ανιχνεύει προηγουμένως αόρατους δείκτες ασθενειών μέσα σε μεμονωμένα κύτταρα.

Η μελέτη με τίτλο «DOLPHIN advances single-cell transcriptomics beyond gene level by leveraging exon and junction reads» από τους Kailu Song και Jun Ding et al., δημοσιεύτηκε στο Nature Communications.

Μέσα σε αυτήν οι ερευνητές δείχνουν πώς το εργαλείο αυτό θα μπορούσε μια μέρα να χρησιμοποιείται από τους γιατρούς για να εντοπίζουν ασθένειες νωρίτερα και να καθοδηγούν τις θεραπευτικές επιλογές.

«Αυτό το εργαλείο έχει τη δυνατότητα να βοηθήσει τους γιατρούς να ταιριάζουν τους ασθενείς με τις θεραπείες που είναι πιο πιθανό να λειτουργήσουν γι’ αυτούς, μειώνοντας τη μέθοδο της δοκιμής και λάθους στη θεραπεία», τόνισε ο Jun Ding, αναπληρωτής καθηγητής στο Τμήμα Ιατρικής του McGill και ερευνητής στο Research Institute of the McGill University Health Centre.

Εστίαση στα γενετικά δομικά στοιχεία

Οι δείκτες ασθενειών είναι συχνά λεπτές αλλαγές στην έκφραση RNA που μπορούν να δείξουν πότε υπάρχει μια ασθένεια, πόσο σοβαρή μπορεί να γίνει ή πώς μπορεί να ανταποκριθεί στη θεραπεία.

Οι συμβατικές μέθοδοι ανάλυσης σε επίπεδο γονιδίου συγχωνεύουν αυτούς τους δείκτες σε έναν μόνο αριθμό ανά γονίδιο, καλύπτοντας κρίσιμες παραλλαγές και αποτυπώνοντας μόνο την κορυφή του παγόβουνου, είπαν οι ερευνητές.

Τώρα, οι εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη κατέστησαν δυνατό να καταγραφεί η λεπτομερής πολυπλοκότητα των δεδομένων μεμονωμένων κυττάρων. Το DOLPHIN προχωρά πέρα από το επίπεδο γονιδίου, εστιάζοντας στο πώς τα γονίδια συναρμολογούνται από μικρότερα κομμάτια που ονομάζονται εξώνια, ώστε να παρέχει μια πιο καθαρή εικόνα των κυτταρικών καταστάσεων.

«Τα γονίδια δεν είναι απλώς ένα μπλοκ, είναι σαν σετ Lego φτιαγμένα από πολλά μικρότερα κομμάτια», ανέφερε ο Kailu Song, υποψήφιος διδάκτορας στο πρόγραμμα Quantitative Life Sciences του McGill.

«Με το να κοιτάμε πώς αυτά τα κομμάτια συνδέονται, το εργαλείο μας αποκαλύπτει σημαντικούς δείκτες ασθενειών που είχαν αγνοηθεί για πολύ καιρό».

Σε μία δοκιμή, το DOLPHIN ανέλυσε δεδομένα μεμονωμένων κυττάρων από ασθενείς με καρκίνο του παγκρέατος και βρήκε περισσότερους από 800 δείκτες ασθενειών που χάθηκαν από τα συμβατικά εργαλεία. Μπόρεσε να διακρίνει ασθενείς με υψηλού κινδύνου, επιθετικούς καρκίνους από εκείνους με λιγότερο σοβαρές περιπτώσεις, πληροφορία που θα βοηθούσε τους γιατρούς να επιλέξουν τη σωστή θεραπευτική πορεία.

Ένα βήμα προς τα «εικονικά κύτταρα»

Πιο γενικά, αυτή η ανακάλυψη θέτει τα θεμέλια για την επίτευξη του μακροπρόθεσμου στόχου της δημιουργίας ψηφιακών μοντέλων ανθρώπινων κυττάρων. Το DOLPHIN παράγει πιο πλούσια προφίλ μεμονωμένων κυττάρων από τις συμβατικές μεθόδους, επιτρέποντας εικονικές προσομοιώσεις για το πώς τα κύτταρα συμπεριφέρονται και ανταποκρίνονται στα φάρμακα πριν περάσουν σε εργαστηριακές ή κλινικές δοκιμές, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα.

Το επόμενο βήμα των ερευνητών θα είναι να επεκτείνουν τη χρήση του εργαλείου από μερικά σύνολα δεδομένων σε εκατομμύρια κύτταρα, ανοίγοντας τον δρόμο για πιο ακριβή εικονικά μοντέλα κυττάρων στο μέλλον.

Πηγές: oloygeia.gr (British Journal of Cancer, Nature Communications)