Çığır açan gelişme: Yapay zeka yüzlerce "görünmez" kanser belirtecini tespit etti

McGill Üniversitesi'ndeki (Kanada) araştırmacılar, tek tek hücrelerin içindeki görünmez hastalık belirteçlerini tespit edebilen yeni bir yapay zeka (YZ) aracı geliştirdiler. Bu araç, hastalar için daha erken teşhis ve daha doğru tedavi seçenekleri olasılığını açıyor.

Nature Communications dergisinde yayınlanan bir çalışmada, DOLPHIN adlı araç tanımlanıyor. Yazarlara göre, bu yöntem, her hasta için en uygun tedaviyi belirleyerek doktorların tedavideki "deneme yanılma" sürecini azaltmalarına yardımcı olabilir.

Hastalık belirteçleri sıklıkla RNA ekspresyonundaki hafif değişiklikler olarak ortaya çıkar ve hastalığın varlığını, şiddetini veya tedaviye yanıtı yansıtır.

Geleneksel analiz yöntemleri yalnızca gen düzeyinde özetleme yaparak birçok önemli sinyali belirsiz bırakır. DOLPHIN, yapay zekayı kullanarak ekzon adı verilen küçük segmentlerin birbirine nasıl bağlandığını ayrıntılı olarak analiz eder ve böylece gözden kaçan genetik belirteçleri ortaya çıkarır.

"Genler tek bir blok değil, daha çok birçok küçük parçadan oluşan Lego blokları gibidir. Aracımız, parçaların nasıl birbirine bağlandığına bakarak, uzun zamandır gözden kaçan önemli hastalık belirteçlerini ortaya çıkarıyor," diyor doktora öğrencisi ve çalışmanın başyazarı Kailu Song.

DOLPHIN, bir deneyde pankreas kanseri hastalarından alınan tek hücreli verileri analiz etti ve geleneksel araçların gözden kaçırdığı 800'den fazla hastalık belirtecini tespit etti.

Bu sayede sistem, hızla ilerleyen, yüksek riskli kanser hastaları ile daha hafif rahatsızlıkları olan hastalar arasında ayrım yapabiliyor ve bu da doktorların uygun tedavi rejimleri oluşturmasına yardımcı olan önemli bir bilgi oluyor.

Proje, anlık uygulama değerinin yanı sıra, uzun vadeli bir sanal hücre modeli oluşturma hedefinin de temelini oluşturuyor.

DOLPHIN tarafından oluşturulan ayrıntılı tek hücre profilleri, laboratuvar veya klinik testlere girmeden önce hücre davranışını ve ilaç yanıtını simüle etmeye yarar ve bu sayede önemli ölçüde zaman ve maliyet tasarrufu sağlar.

Araştırma ekibi, bir sonraki adımın bu aracın milyonlarca hücreye uygulanmasını yaygınlaştırmak ve böylece gelecekte daha doğru sanal hücre modelleri oluşturmak olacağını söyledi.

(TTXVN/Vietnam+)

Kaynak: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp