ИИ-модель предсказывает реакцию на препараты при раке груди
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
Учёные разработали ИИ-модель виртуальной клетки, предсказывающую реакцию клеток трижды негативного рака молочной железы на лекарства. Модель показала многообещающие результаты при определении эффективных препаратов по биопсиям пациентов. Исследование опубликовано в Nature 9 сентября.
Ключевые факты
- ИИ-модель обучена на более чем 38 миллионах измерений белков из 18 линий клеток рака молочной железы, 16 из которых были трижды негативными.
- Исследователи обработали клетки 63 противоопухолевыми препаратами, одобренными FDA, и 59 комбинациями препаратов.
- Команда измерила уровни 5 585 групп белков до лечения и через 6, 24 и 48 часов после терапии.
- Трижды негативный рак молочной железы составляет 15–20% случаев рака груди.
Модель виртуальной клетки
Модель использует протеомные данные для моделирования реакции отдельных опухолевых клеток на различные препараты. Она разработана исследователями из Университета Вестлейк в Ханчжоу, Китай, под руководством специалиста по протеомике Тяньнаня Го. Го заявил, что это первый случай, когда модель виртуальной клетки была испытана в клиническом сценарии. Модель имеет узкую цель в разработке лекарств от трижды негативного рака молочной железы, а не всестороннее моделирование клеточного поведения.
Данные для обучения
Набор обучающих данных включал измерения белков из 18 линий клеток рака молочной железы, 16 из которых были трижды негативными. Клетки обрабатывали 63 противоопухолевыми препаратами, одобренными FDA, и 59 комбинациями препаратов. Уровни 5 585 групп белков измеряли до лечения и через 6, 24 и 48 часов после терапии. Системный биолог Хани Гударзи из Института Arc в Пало-Альто, Калифорния, отметил уникальный масштаб протеомных данных. Гударзи добавил, что сбор данных в несколько временных точек критически важен для отражения динамических изменений в клетках.
1 источник
Время · отставание