Система искусственного ума подбирает более пригодную терапию (терапия — процесс, для снятия или устранения симптомов и проявлений заболевания) рака — uzkinobiz.ru
ИИ-модель DrugCell предвещает реакции на исцеление и помогает подобрать более действенные препараты.
Исследователи из США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке) разработали модель ИИ, помогающую подбирать исцеление онкологических болезней по разумеется интерпретируемым характеристикам.
Лишь 4% всех разрабатываемых фармацевтических средств для исцеления рака получают окончательное одобрение регуляторов.
«Это поэтому, что на данный момент мы не можем подобрать правильное сочетание фармацевтических средств для пациентов разумным методом. И в особенности это касается рака, где мы не постоянно можем предсказать, какие лекарства будут работать лучше, беря во внимание неповторимую и сложную работу опухолевых клеток у человека».
разъясняет Трей Идекер (Trey Ideker), доктор Школы медицины Калифорнийского института в Сан-Диего (University of California San Diego School of Medicine) и онкологического центра Мурсов (Moores Cancer Center).
В статье, размещенной в октябре в Cancer Cell, создатели обрисовывают новейшую систему искусственного ума (ИИ) DrugCell, предсказывающую вероятные реакции раковых клеток на исцеление на базе детализированных данных о опухоли (Опухоль (син. новообразование, неоплазия, неоплазма) — патологический процесс, представленный новообразованной тканью).
«Большая часть систем ИИ, — гласит Идекер, — это «чёрные ящики» — они могут быть весьма прогнозируемыми, но на самом деле мы не так много знаем о том, как они работают».
Он привёл в пример поиск изображений в Вебе по запросу «кошка»: поисковые ИИ-системы тренятся на имеющихся изображениях кошек, но почему они на самом деле определяют новое себе изображение как «кошку», а не как «крысу» либо чего-нибудть другое, непонятно. Чтоб ИИ был полезен в здравоохранении, считает Идекер, мы должны осознавать, как система приходит к своим выводам, почему принимается то либо другое решение.
Работа команды над DrugCell началась с дрожжей. В ходе предшествующего исследования учёные сделали ИИ-систему DCell, которую они окрестили «видимой» нейронной сетью. Это был ИИ-симулятор дрожжевой клеточки. Обучая эту систему на нескольких миллионах геномов, создатели употребляли детализированную известную информацию о генах и мутациях дрожжей, а также закодировали характеристики около 2500 клеточных компонент. Потом исследователи вводили в обученную DCell характеристики определенной клеточки, а система предвещала её поведение, в частности рост. Наблюдение показало, что поведение смоделированной DCell клеточки в целом соответствовало поведению клеточки настоящей. При всем этом работа ИИ-системы была прозрачной, понятной исследователям, т.к. поведение клеточки в основном определялось известными параметрами.
DrugCell — последующая версия DCell и работает по схожему принципу. Эта модель ИИ прошла обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) на наиболее чем 1200 типах опухолевых клеток и их реакций на практически 700 одобренных FDA и экспериментальных препаратов — в общей трудности наиболее 500 000 пар. Команда может предоставлять DrugCell данные о опухоли (Опухоль (син. новообразование, неоплазия, неоплазма) — патологический процесс, представленный новообразованной тканью), а система в ответ выдаёт более узнаваемый продукт, применяемый для исцеления схожих типов рака, показывает био механизмы, регулирующие реакцию на него, и предвещает результаты композиций с иными лекарствами.
Довольно четкий подбор исцеления рака уже вероятен в онкологическом центре Мурсов. Биопсия опухоли (Опухоль (син. новообразование, неоплазия, неоплазма) — патологический процесс, представленный новообразованной тканью) пациента центра быть может испытана на потенциальные мутации и оценена междисциплинарным советом профессионалов — Molecular Tumor Board. Совет потом советует персональную терапию (терапия — процесс, для снятия или устранения симптомов и проявлений заболевания), основанную на неповторимых геномных конфигурациях пациента и иной инфы. В каком-то смысле, DrugCell имитирует таковой экпертный Совет, лишь заместо докторов и учёных исцеление подбирает ИИ.
Конечная цель команды — ввести DrugCell в клиническую практику на благо пациентов, но создатели исследования предупреждают, что нужно провести ещё много работы и клинических исследовательских работ, до этого чем эту ИИ-модель можно будет обширно использовать в медицине.