Nowa technologia sztucznej inteligencji może pomóc w opracowaniu terapii chorób neurodegeneracyjnych

Nowa technologia sztucznej inteligencji może pomóc w opracowaniu terapii chorób neurodegeneracyjnych

Grupa badawcza na Uniwersytecie Nagoya w Japonii opracowała sztuczną inteligencję do analizowania obrazów komórkowych, która wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania terapeutycznego działania leków. Ta nowa technologia, zwana in silico FOCUS, może pomóc w odkryciu leków na choroby neurodegeneracyjne, takie jak choroba Kennedy'ego.

Obecne metody leczenia chorób neurodegeneracyjnych często mają poważne skutki uboczne, w tym zaburzenia seksualne i blokadę tworzenia tkanki mięśniowej. Jednak prace badaczy poszukujących nowych, mniej szkodliwych metod leczenia utrudnia brak skutecznych technologii badań przesiewowych pozwalających określić skuteczność leku. Jedną z obiecujących koncepcji jest „koncepcja anomalnej dyskryminacji”, co oznacza, że ​​neurony reagujące na leczenie mają subtelne różnice w kształcie w porównaniu z neuronami, które tego nie robią. Jednak te subtelne różnice trudno dostrzec gołym okiem. Obecne technologie komputerowe są również zbyt wolne, aby przeprowadzić analizę.

Grupa profesorów z Uniwersytetu w Nagoya pod przewodnictwem profesora nadzwyczajnego Ryuji Kato i adiunkta Kei Kanie z Graduate School of Pharmaceutical Sciences oraz profesora Masahisy Katsuno i adiunkta Madoki Iidy z Graduate School of Medicine opracowała nową technologię sztucznej inteligencji zwaną in silico FOCUS. Analizuje kształt komórek modelowych neuronów i wykorzystuje te informacje do oceny, czy reagują one na leki terapeutyczne. Wyniki swoich badań opublikowali w czasopiśmie Scientific Reports.

Naukowcy przetestowali sztuczną inteligencję na modelu komórek leczonych z powodu choroby Kennedy’ego – choroby neurodegeneracyjnej prowadzącej do śmierci neuronów ruchowych. W projekcie in silico w ramach projektu FOCUS stworzono solidny model klasyfikacji oparty na obrazach, który wykazał 100% dokładność w identyfikowaniu stanu regeneracji komórek modelowych.

Technologia ta umożliwia bardzo czułą i solidną ocenę skutków terapii poprzez analizę zmian w kształcie chorych komórek modelowych w porównaniu ze zdrowymi komórkami, których normalnie nie bylibyśmy w stanie rozróżnić. Jest to wysoce wydajna technologia badań przesiewowych, która umożliwia przewidywanie skuteczności leku na podstawie prostego pozyskiwania obrazów, co skraca czas wymagany do analizy i oceny skuteczności leku z kilku godzin w przypadku kilkuset tysięcy komórek do zaledwie kilku minut. Umożliwia bardzo dokładne przewidywanie efektów terapeutycznych bez skomplikowanych i inwazyjnych eksperymentów.”

Ryuji Kato, profesor nadzwyczajny, Uniwersytet w Nagoya

Kato podsumowuje: „Wyniki te sugerują możliwość przyspieszenia opracowywania nowych leków i spodziewamy się, że będą one szeroko stosowane do odkrywania leków terapeutycznych na trudne do odkrycia choroby”.

Badanie to zostało wsparte przez międzywydziałowy projekt tworzenia innowacji na Uniwersytecie Nagoya NU w roku budżetowym 2019.

Źródło:

Uniwersytet w Nagoi