A kanadai McGill Egyetem kutatói kifejlesztettek egy olyan, mesterséges intelligencián alapuló eszközt, amely képes felismerni a sejtekben az eddig láthatatlan betegség-markereket. A Nature Communications szaklapban megjelent tanulmányban a kutatók bemutatták, hogyan használhatják az orvosok a DOLPHIN nevű eszközt egy napon a betegségek korábbi felismerésére és a kezelési lehetőségek irányítására.
A betegségmarkerek gyakran az RNS-expresszió finom változásai, amelyek azt jelezhetik, hogy mikor van jelen egy betegség, mennyire válhat súlyossá, vagy hogyan reagálhat a kezelésre. A hagyományos, génszintű elemzési módszerek ezeket a markereket génenként egyetlen számban összesítik, így a kritikus variációk lényegében rejtve maradnak, és csak a jéghegy csúcsa válik láthatóvá.
A mesterséges intelligencia területén elért fejlődések azonban már lehetővé teszik a részletesebb elemzést.
A DOLPHIN túllépi a gének szintjét, és közelebbről vizsgálja, miként kapcsolódnak össze a gének kisebb, exonoknak nevezett részekből. Ezáltal tisztább képet kaphatnak a szakemberek a sejtek állapotáról. Kailu Song, az egyetem doktorandusza szerint a gének nem csupán egy blokkból állnak; olyanok, mint egy LEGO-készlet, ami több kisebb darabból áll össze.
Azzal, hogy megvizsgáljuk, miként kapcsolódnak egymáshoz ezek a darabok, az eszköz felismeri a fontos betegségek markereit; olyanokat, amelyek felett eddig átsiklottunk
– mondta.
Egy teszt során a DOLPHIN egy hasnyálmirigyráktól szenvedő beteg egysejtes vizsgálatát végezték el. A rendszer több mint 800 olyan markert talált, amelyet a hagyományos eszközök nem észlelte. Sőt, képes volt megkülönböztetni a nagy kockázatú, agresszív rákos betegeket a kevésbé súlyos esetekkel rendelkezőktől, mely segítheti az orvosokat a megfelelő kezelési mód kiválasztásában. A kutatók következő lépése az eszköz hatókörének kiterjesztése lesz néhány adathalmazról több millió sejtre, megnyitva az utat a pontosabb virtuális sejtmodellek előtt a jövőben.
The post A rák több száz rejtett jelét fedezte fel ez az eszköz first appeared on 24.hu.
Tovább az erdeti cikkre:: 24.hu
