Новата AI технология може да помогне за откриването на терапевтични средства за невродегенеративни заболявания

Новата AI технология може да помогне за откриването на терапевтични средства за невродегенеративни заболявания

Изследователска група от университета Нагоя в Япония е разработила изкуствен интелект за анализиране на клетъчни изображения, който използва машинно обучение, за да предвиди терапевтичните ефекти на лекарствата. Тази нова технология, наречена in silico FOCUS, може да помогне за откриването на терапевтични средства за невродегенеративни заболявания като болестта на Кенеди.

Настоящите лечения за невродегенеративни заболявания често имат сериозни странични ефекти, включително сексуална дисфункция и блокиране на образуването на мускулна тъкан. Изследователите обаче, които търсят нови, по-малко вредни лечения, са възпрепятствани от липсата на ефективни технологии за скрининг, за да се определи дали дадено лекарство е ефективно. Една обещаваща концепция е „концепцията за аномална дискриминация“, което означава, че невроните, които отговарят на лечението, имат фини разлики във формата в сравнение с тези, които не реагират. Тези фини разлики обаче са трудни за забелязване с невъоръжено око. Настоящите компютърни технологии също са твърде бавни за извършване на анализа.

Група професори от университета в Нагоя, ръководена от доцент Рюджи Като и асистент Кей Кание от Висшето училище по фармацевтични науки и професор Масахиса Кацуно и асистент Мадока Иида от Висшето училище по медицина, разработиха нова технология за изкуствен интелект, наречена разработена in silico FOCUS. Той анализира клетъчната форма на моделни неврони и използва тази информация, за да прецени дали те реагират на терапевтични лекарства. Те публикуваха резултатите си в списание Scientific Reports.

Изследователите са тествали изкуствения интелект върху модел на клетки, лекувани от болестта на Кенеди, невродегенеративно заболяване, което води до смърт на моторни неврони. in silico FOCUS създаде стабилен класификационен модел, базиран на изображения, който демонстрира 100% точност при идентифициране на състоянието на възстановяване на моделните клетки.

Тази технология дава възможност за високочувствителна и стабилна оценка на ефектите от терапевтичните средства чрез анализиране на промените във формата на болни моделни клетки спрямо тези на здрави клетки, които обикновено не бихме могли да различим. Това е високоефективна технология за скрининг, която може да предвиди ефективността на лекарството чрез просто получаване на изображения, намалявайки времето, необходимо за анализиране и оценка на ефективността на лекарството от няколко часа с няколкостотин хиляди клетки до само няколко минути. Той позволява много точно прогнозиране на терапевтичните ефекти без сложни и инвазивни експерименти.

Рюджи Като, доцент, Университет Нагоя

Като заключава: „Тези резултати предполагат възможността за ускоряване на разработването на нови лекарства и очакваме те да бъдат широко използвани за откриване на терапевтични лекарства за трудни за откриване заболявания.“

Това изследване беше подкрепено от междуведомствения проект за създаване на иновации към Университета Нагоя NU за финансовата 2019 г.

източник:

Университет Нагоя