Studie publikovaná v časopise Nature Communications představuje významný krok vpřed v oblasti přesné a personalizované medicíny, která využívá pokročilé datové technologie k dekódování dopadu genových mutací na lidské zdraví.
Kombinací proteinových modelů poháněných umělou inteligencí s daty ze sekvenování genomu tým zjistil, proč jsou některé proteiny náchylnější ke škodlivým mutacím.
Výzkumný tým konkrétně použil pokročilou technologii umělé inteligence AlphaFold vyvinutou společností Google DeepMind k analýze dopadu všech možných mutací na všechny typy proteinů v lidském těle.
„Evoluce vytvořila ochranný mechanismus pro nejdůležitější proteiny, který jim pomáhá vyhnout se mutacím, jež by destabilizovaly jejich strukturu, zatímco méně důležité proteiny se zdají být nestejně odolné,“ řekl docent Dan Andrews, který studii vedl.
Tým z John Curtin School of Medical Research a ANU School of Computer Science také nabídl vysvětlení, proč zdánlivě nedůležité geny často hrají velkou roli v genetických onemocněních.
„Je důležité přesně určit, které genetické systémy jsou u každého jednotlivce narušeny, což pomůže naplánovat nejvhodnější léčbu,“ dodal pan Andrews.
Podle docenta Andrewse je dalším cílem týmu vyvinout automatizovaný systém, který dokáže na základě specifických genetických a patologických dat doporučit každému jednotlivci účinnou léčbu.
Zdroj: https://nhandan.vn/dot-pha-trong-ai-mo-ra-huong-moi-trong-chan-doan-va-dieu-tri-benh-di-truyen-post876798.html
Komentář (0)