כלי הבינה המלאכותית של אוניברסיטת מקגיל יכול לזהות סמנים פתולוגיים עדינים החבויים עמוק בתאים - איור: urologiasanrafael.com
חוקרים מאוניברסיטת מקגיל (קנדה) פיתחו זה עתה כלי חדש של בינה מלאכותית (AI) המסוגל לזהות סמני מחלה בלתי נראים בתוך תאים בודדים, ובכך לפתוח את האפשרות לאבחון מוקדם יותר ואפשרויות טיפול מדויקות יותר עבור חולים.
הכלי, המכונה DOLPHIN, מתואר במחקר שפורסם בכתב העת Nature Communications. לדברי המחברים, שיטה זו עשויה לסייע לרופאים להפחית את "הניסוי והטעייה" בטיפול על ידי זיהוי הטיפול המתאים ביותר לכל מטופל.
סמני מחלה מופיעים לעיתים קרובות כשינויים עדינים בביטוי RNA המשקפים את נוכחות המחלה, חומרתה או תגובה לטיפול. שיטות ניתוח מסורתיות מסכמות רק ברמת הגן, ומשאירות אותות חשובים רבים מעורפלים.
DOLPHIN משתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח בפירוט כיצד מקטעים קטנים הנקראים אקסונים מתחברים זה לזה, וחושפת סמנים גנטיים שהוזנחו.
"גנים הם לא רק קובייה אחת, אלא יותר כמו קוביות לגו המורכבות מחלקים קטנים רבים. על ידי בחינת האופן שבו החלקים מחוברים, הכלי שלנו חושף סמני מחלה חשובים שהוזנחו זה מכבר", אמר המחבר הראשי, קיילו סונג, דוקטורנט.
בניסוי אחד, DOLPHIN ניתחה נתונים מתא בודד מחולי סרטן הלבלב וזיהתה יותר מ-800 סמני מחלה שכלים קונבנציונליים החמיצו. זה אפשר למערכת להבדיל בין חולים עם סרטן אגרסיבי בסיכון גבוה לבין אלו עם מחלה פחות חמורה, מידע מפתח המסייע לרופאים להתאים תוכניות טיפול.
בנוסף לערך היישום המיידי שלה, העבודה גם מניחה את היסודות למטרה ארוכת הטווח של בניית מודלים וירטואליים של תאים. הפרופילים המפורטים של תאים בודדים ש-DOLPHIN יוצר יכולים לשמש לסימולציה של התנהגות תאים ותגובת תרופות, לפני כניסה לניסויים מעבדתיים או קליניים, ובכך לחסוך זמן ועלויות משמעותיים.
הצוות אמר כי הצעד הבא יהיה להרחיב את יישום הכלי למיליוני תאים, ובכך ליצור מודלים וירטואליים מדויקים יותר של תאים בעתיד.
מקור: https://tuoitre.vn/ai-nhin-xuyen-te-bao-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-20251005202703229.htm
תגובה (0)