マギル大学（カナダ）の研究者らは、個々の細胞内の目に見えない病気のマーカーを検出できる新しい人工知能（AI）ツールを開発しました。これにより、患者にとってより早期の診断とより正確な治療オプションの可能性が広がります。
「DOLPHIN」と呼ばれるこのツールは、Nature Communications誌に掲載された研究で説明されています。著者らによると、この手法は、個々の患者に最適な治療法を特定することで、医師の治療における「試行錯誤」を減らすのに役立つ可能性があるとのことです。
疾患マーカーは多くの場合、RNA 発現の微妙な変化として現れ、疾患の存在、重症度、または治療に対する反応を反映します。
従来の解析手法では遺伝子レベルでの要約しか行えないため、多くの重要なシグナルが見落とされてしまいます。DOLPHINはAIを用いてエクソンと呼ばれる小さな領域がどのように相互に繋がっているかを詳細に解析することで、これまで見落とされていた遺伝子マーカーを明らかにします。
「遺伝子は単なる一つのブロックではなく、多くの小さなピースで構成されたレゴブロックのようなものです。ピースがどのようにつながっているかを見ることで、私たちのツールは長い間見過ごされてきた重要な疾患マーカーを発見することができます」と、筆頭著者で博士課程の学生であるカイル・ソン氏は述べています。
ある試験では、DOLPHIN は膵臓がん患者の単一細胞データを分析し、従来のツールでは見逃されていた 800 以上の疾患マーカーを検出しました。
そのおかげで、このシステムは、急速に進行する高リスクの癌の患者と、より軽度の症状の患者を区別することができ、医師が適切な治療計画を立てる上で重要な情報となります。
このプロジェクトは、当面の応用価値に加えて、仮想細胞モデルを構築するという長期的な目標の基盤も築きます。
DOLPHIN によって生成される詳細な単一細胞プロファイルは、実験室や臨床試験に入る前に細胞の挙動や薬物反応をシミュレートするのに役立ち、時間とコストを大幅に節約します。
研究チームは、次のステップとして、このツールの適用範囲を何百万もの細胞に拡大し、将来的にはより正確な仮想細胞モデルを作成すると述べた。
出典: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp
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