Článok „Blood Cancer Discovery“ od Snijder Group (IMSB) v spolupráci s Lekárskou univerzitou vo Viedni, CeMM a Exscientia ukazuje, že hlboké učenie (funkcia umelej inteligencie) morfológií buniek zlepšuje odporúčania klinickej liečby získané skríningom liekov vo vzorkách pacientov.
Naliehavou klinickou výzvou zostáva nájdenie účinnej liečby pre pacientov s agresívnymi leukémiami a lymfómami. Na vyriešenie tohto problému skupina vedená Prof. Dr. Berendom Snijderom z Inštitútu biológie molekulárnych systémov ETH Zürich je priekopníkom platformy na rýchle meranie odozvy na stovky liekov v biopsiách malých pacientov. Platforma s názvom Pharmacoscopy kombinuje automatizovanú mikroskopiu a analýzu obrazu jednej bunky, aby sa zistila lieková odpoveď každej bunky v biopsii. V publikovanej intervenčnej klinickej štúdii rovnakého konzorcia liečba odporúčaná farmakoskopiou klinicky prekonala predchádzajúce liečby poskytnuté 56 pacientom trpiacim agresívnou rakovinou krvi (Kornauth et al., Cancer Discovery, 2022).
Teraz konzorcium uvádza, že takéto „ex vivo skríningy liekov“ na 390 vzorkách pacientov sú technicky, biologicky a klinicky vylepšené pri použití umelej inteligencie na analýzu mikroskopických obrázkov. Tím vedcov vyvinul prístup hlbokého učenia, ktorý analyzuje bunkové morfológie, aby klasifikoval jednu miliardu zobrazených pacientových buniek ako zdravých alebo rakovinových. Je pozoruhodné, že pri opätovnej analýze údajov z predchádzajúcich klinických štúdií autori zistili, že prístup hlbokého učenia odporúčal liečby, ktoré viedli k ďalšiemu zlepšeniu klinických reakcií.
Štúdia je publikovaná v odbornom časopise Blood Cancer Discovery Americkej asociácie pre výskum rakoviny so spoločnými prvými autormi Dr. Timom Heinemannom a Dr. medom Christophom Kornauthom.
Viac informácií:
Zdroj: https://ethz.ch; zverejnené: 29. 9. 2022, autor: rpa
