Įsivaizduokite, jog vienu prisėdimu galėtumėte pasiskiepyti nuo vėžio. Ši, tarsi iš mokslinės fantastikos filmo paimta idėja nėra taip toli nuo realybės, kaip atrodo. Vaterlo universiteto mokslininkų pasitelktas mašininis mokymasis nustatant specifinius navikinius antigenus gali paskatinti naujus vėžio gydymo būdus bei vakcinos kūrimą.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Pradžia – ląstelės mutacijose
Vėžys prasideda, kai DNR mutacijos paskatinta ląstelė pradeda sparčiai dalintis, galiausiai suformuodamos naviką. Mutacijos metu ląstelė pažymima kaip įsibrovėlis, taip leidžiant imuninei sistemai ją atskirti nuo kitų.
Problema ta, kad navikai turi sunkiai atrandamus skirtingus mutavusios DNR pakitimus – neoantigenus, kurių identifikavimo procesą mokslininkai prilygina adatos paieškomis šieno kupetoje. Būtent šioje vietoje darbą perima dirbtinis intelektas.
Žingsnis link personalizuoto gydymo
Mokslininkai, pasitelkę metodus, panašius į natūralios kalbos apdorojimo procesą, sukūrė mašininio mokymosi modelį „DeepNovo“, kuris pagal vienos raidės aminorūgščių kodą gali nustatyti individualių pacientų neoantigenų aminorūgščių seką. Iš esmės mokslininkai gali išmokyti algoritmą numatytų mutavusius peptidus, taip palengvindami paciento gydymą bei priežiūrą individualizuojant asmens ligos gydymo procesą. Lengvesnė neoantigenų atpažinimo sistema taip pat gali būti taikoma vakcinų nuo vėžio kūrimo procese.
Vienas iš tyrimo bendraautorių teigė, jog kiekvieno paciento vėžys, kaip ir pats gydymo procesas – skirtingas, todėl dirbtinio intelekto algoritmų sistema palengvina gydymo eigos pritaikymą kiekvienam unikaliam atvejui.
Individualus gydymas vieną dieną žymiai pagerins vėžio išgyvenamumą. Turime tikėti, kad tokia ateitis – netolima, nes dabartinių tyrimų rezultatai yra geresni, nei tikėtasi.
Paieška archyve
