Noua tehnologie AI poate ajuta la descoperirea de terapii pentru bolile neurodegenerative

Noua tehnologie AI poate ajuta la descoperirea de terapii pentru bolile neurodegenerative

Un grup de cercetare de la Universitatea Nagoya din Japonia a dezvoltat o inteligență artificială pentru analiza imaginilor celulare care utilizează învățarea automată pentru a prezice efectele terapeutice ale medicamentelor. Această nouă tehnologie, numită in silico FOCUS, ar putea ajuta la descoperirea unor terapii pentru boli neurodegenerative, cum ar fi boala Kennedy.

Tratamentele actuale pentru bolile neurodegenerative au adesea efecte secundare grave, inclusiv disfuncția sexuală și blocarea formării țesutului muscular. Cu toate acestea, cercetătorii care caută tratamente noi, mai puțin dăunătoare, au fost îngreunați de lipsa unor tehnologii eficiente de screening pentru a determina dacă un medicament este eficient. Un concept promițător este „conceptul de discriminare anormală”, ceea ce înseamnă că neuronii care răspund la tratament au diferențe subtile de formă în comparație cu cei care nu o fac. Cu toate acestea, aceste diferențe subtile sunt greu de văzut cu ochiul liber. Tehnologiile informatice actuale sunt, de asemenea, prea lente pentru a efectua analiza.

Un grup de profesori de la Universitatea Nagoya condus de profesorul asociat Ryuji Kato și profesorul asistent Kei Kanie de la Școala Absolventă de Științe Farmaceutice și profesorul Masahisa Katsuno și profesorul asistent Madoka Iida de la Școala Absolventă de Medicină au dezvoltat o nouă tehnologie de inteligență artificială numită dezvoltată in silico FOCUS. Acesta analizează forma celulei neuronilor model și utilizează aceste informații pentru a evalua dacă aceștia răspund la medicamentele terapeutice. Ei și-au publicat rezultatele în revista Scientific Reports.

Cercetătorii au testat IA pe un model de celule tratate pentru boala Kennedy, o boală neurodegenerativă care duce la moartea neuronilor motori. in silico FOCUS a creat un model robust de clasificare bazat pe imagini care a demonstrat o acuratețe de 100% în identificarea stării de recuperare a celulelor model.

Această tehnologie permite o evaluare extrem de sensibilă și robustă a efectelor terapiei prin analizarea modificărilor de formă a celulelor model bolnave față de cele ale celulelor sănătoase pe care în mod normal nu le-am fi capabili să le distingem. Aceasta este o tehnologie de screening extrem de eficientă, care poate prezice eficacitatea medicamentelor prin simpla achiziție de imagini, reducând timpul necesar pentru a analiza și evalua eficacitatea medicamentului de la câteva ore cu câteva sute de mii de celule la doar câteva minute. Permite o predicție foarte precisă a efectelor terapeutice fără experimente complicate și invazive.”

Ryuji Kato, profesor asociat, Universitatea Nagoya

Kato concluzionează: „Aceste rezultate sugerează posibilitatea de a accelera dezvoltarea de noi medicamente și ne așteptăm ca acestea să fie utilizate pe scară largă pentru a descoperi medicamente terapeutice pentru boli greu de descoperit.”

Această cercetare a fost susținută de Proiectul de creare a inovației interdepartamentale de la Universitatea Nagoya NU FY2019.

Sursă:

Universitatea Nagoya