ИИ помогает понять, как клетки реагируют на лекарства

Ученые из Тель-Авивского университета разработали ИИ-модель, которая на основе работы генов, помогает понять, как клетки реагируют на лекарственные препараты.

Работа опубликована в журнале Nature Methods.

Сегодня передовые технологии секвенирования позволяют измерять активность генов на уровне отдельной клетки и степень взаимодействия между генами, которые образуют своего рода "социальные сети". Такие измерения дают возможность увидеть, как влияет на клетку ее среда, в том числе процесс лекарственного лечения рака. Новые методы позволяют увидеть воздействие лекарств не только на раковую клетку, но и на клетки, поддерживающие рак, и на антираковые клеточные популяции, например, клетки иммунной системы, атакующие опухоль.

Но у таких измерений активности генов остается высокий уровень шума, и это сильно мешает анализу поведения клеток. Чтобы "очистить" информацию и был разработана ИИ-модель scNET.

Соавтор работы Рон Шейнин говорит: "scNET объединяет данные секвенирования отдельных клеток и данные о сетях, которые описывают взаимодействия генов. scNET позволяет исследовать общее поведение генов в различных условиях и выявлять сложные механизмы, характеризующие здоровое состояние или реакцию на лечение".

Ученые сосредоточились на исследовании популяции Т-клеток – иммунных клеток, которые атакуют раковые опухоли. scNET выявила влияние лекарств на эти Т-клетки и показала, при каких условиях Т-клетки повышают свою активность против опухоли. При высоком уровне шума такие изменения в поведении Т-клеток увидеть не удавалось.

Соавтор работы доктор Родед Шаран добавляет: "Инструменты искусственного интеллекта расшифровывают биологические и медицинские данные, позволяя нам получить новые и важные знания. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследователям вычислительные инструменты, которые помогут понять, как функционируют клетки организма".

Ученые отмечают, что сочетание ИИ с биомедицинскими исследованиями может привести к разработке новых терапевтических подходов и новых вариантов лечения рака.