Nova AI tehnologija može pomoći u otkrivanju lijekova za neurodegenerativne bolesti

Nova AI tehnologija može pomoći u otkrivanju lijekova za neurodegenerativne bolesti

Istraživačka skupina na Sveučilištu Nagoya u Japanu razvila je umjetnu inteligenciju za analizu staničnih slika koja koristi strojno učenje za predviđanje terapeutskih učinaka lijekova. Ova nova tehnologija, nazvana in silico FOCUS, mogla bi pomoći u otkrivanju lijekova za neurodegenerativne bolesti kao što je Kennedyjeva bolest.

Sadašnji tretmani neurodegenerativnih bolesti često imaju ozbiljne nuspojave, uključujući seksualnu disfunkciju i blokadu stvaranja mišićnog tkiva. Međutim, istraživače koji traže nove, manje štetne tretmane ometa nedostatak učinkovite tehnologije pregleda kako bi se utvrdilo je li lijek učinkovit. Jedan obećavajući koncept je "koncept anomalne diskriminacije", što znači da neuroni koji reagiraju na tretman imaju suptilne razlike u obliku u usporedbi s onima koji ne reagiraju. Međutim, te je suptilne razlike teško vidjeti golim okom. Trenutne računalne tehnologije također su prespore za izvođenje analize.

Grupa profesora sa Sveučilišta Nagoya koju predvode izvanredni profesor Ryuji Kato i docent Kei Kanie sa Fakulteta farmaceutskih znanosti te profesor Masahisa Katsuno i docent Madoka Iida sa Fakulteta medicine razvili su novu tehnologiju umjetne inteligencije nazvanu in silico FOCUS. Analizira oblik stanica modelnih neurona i koristi te podatke za procjenu reagiraju li na terapijske lijekove. Svoje su rezultate objavili u časopisu Scientific Reports.

Istraživači su testirali AI na modelu stanica liječenih od Kennedyjeve bolesti, neurodegenerativne bolesti koja dovodi do smrti motornih neurona. in silico FOCUS je stvorio robustan model klasifikacije temeljen na slikama koji je pokazao 100% točnost u identificiranju stanja oporavka stanica modela.

Ova tehnologija omogućuje vrlo osjetljivu i robusnu procjenu učinaka terapije analizom promjena u obliku oboljelih modelnih stanica u odnosu na one zdravih stanica koje inače ne bismo mogli razlikovati. Ovo je vrlo učinkovita tehnologija pregleda koja može predvidjeti učinkovitost lijeka jednostavnim dobivanjem slika, smanjujući vrijeme potrebno za analizu i procjenu učinkovitosti lijeka s nekoliko sati s nekoliko stotina tisuća stanica na samo nekoliko minuta. Omogućuje vrlo precizno predviđanje terapijskih učinaka bez kompliciranih i invazivnih eksperimenata.”

Ryuji Kato, izvanredni profesor, Sveučilište Nagoya

Kato zaključuje: "Ovi rezultati sugeriraju mogućnost ubrzanja razvoja novih lijekova i očekujemo da će se naširoko koristiti za otkrivanje terapeutskih lijekova za bolesti koje je teško otkriti."

Ovo istraživanje je podržao Međuodjelski projekt stvaranja inovacija Sveučilišta Nagoya NU za FY2019.

Izvor:

Sveučilište Nagoya