Uus tehisintellekti tehnoloogia võib aidata leida ravimeid neurodegeneratiivsete haiguste raviks

Uus tehisintellekti tehnoloogia võib aidata leida ravimeid neurodegeneratiivsete haiguste raviks

Jaapani Nagoya ülikooli uurimisrühm on välja töötanud rakupiltide analüüsimiseks tehisintellekti, mis kasutab masinõpet ravimite ravitoime ennustamiseks. See uus tehnoloogia, mida nimetatakse in silico FOCUS, võib aidata leida ravimeid neurodegeneratiivsete haiguste, näiteks Kennedy tõve jaoks.

Praegustel neurodegeneratiivsete haiguste ravimeetoditel on sageli tõsised kõrvalmõjud, sealhulgas seksuaalfunktsiooni häired ja lihaskoe moodustumise blokeerimine. Teadlasi, kes otsivad uusi vähem kahjulikke ravimeetodeid, on aga takistanud tõhusate sõelumistehnoloogiate puudumine, et teha kindlaks, kas ravim on tõhus. Üks paljutõotav kontseptsioon on "anomaaalse diskrimineerimise kontseptsioon", mis tähendab, et ravile reageerivate neuronite kuju on võrreldes nendega, kes seda ei tee. Neid peeneid erinevusi on aga raske palja silmaga näha. Ka praegused arvutitehnoloogiad on analüüsi tegemiseks liiga aeglased.

Rühm Nagoya ülikooli professoreid, mida juhivad dotsent Ryuji Kato ja abiprofessor Kei Kanie Farmaatsiateaduste Kõrgkoolist ning professor Masahisa Katsuno ja abiprofessor Madoka Iida Meditsiinikoolist, on välja töötanud uue tehisintellekti tehnoloogia FOCUS in Silence. See analüüsib mudelneuronite rakukuju ja kasutab seda teavet, et hinnata, kas nad reageerivad terapeutilistele ravimitele. Nad avaldasid oma tulemused ajakirjas Scientific Reports.

Teadlased testisid tehisintellekti rakkude mudelil, mida raviti Kennedy tõve, motoorsete neuronite surmaga lõppeva neurodegeneratiivse haiguse vastu. in silico FOCUS lõi tugeva pildipõhise klassifitseerimismudeli, mis näitas mudelirakkude taastumisoleku tuvastamisel 100% täpsust.

See tehnoloogia võimaldab väga tundlikku ja tugevat ravitoimete mõju hindamist, analüüsides haigete mudelrakkude kuju muutusi võrreldes tervete rakkude kujuga, mida me tavaliselt ei suudaks eristada. See on ülitõhus sõelumistehnoloogia, mis suudab ennustada ravimite efektiivsust lihtsalt piltide hankimise teel, vähendades ravimite efektiivsuse analüüsimiseks ja hindamiseks kuluvat aega mitmelt tunnilt mitmesaja tuhande rakuga vaid mõne minutini. See võimaldab väga täpselt ennustada ravitoimeid ilma keeruliste ja invasiivsete katseteta.

Ryuji Kato, Nagoya ülikooli dotsent

Kato järeldab: "Need tulemused viitavad võimalusele kiirendada uute ravimite väljatöötamist ja me eeldame, et neid kasutatakse laialdaselt raskesti avastatavate haiguste raviks kasutatavate ravimite avastamiseks."

Seda uurimistööd toetas 2019. aasta Nagoya ülikooli NU osakondadevaheline innovatsiooni loomise projekt.

Allikas:

Nagoya ülikool