Harvard, hücrelerdeki hastalıkları tersine çevirebilecek genleri ve ilaç kombinasyonlarını saptayan bir yapay zeka aracı geliştirdi.
Harvard Tıp Fakültesi araştırmacıları, ilaç keşfini kökten değiştirebilecek bir yapay zekâ aracı geliştirdi. PDGrapher, hastalıklı hücreleri sağlığına kavuşturan genleri ve ilaç kombinasyonlarını tespit ederek kanser ve nörodejeneratif hastalıkların tedavisi için yeni olanaklar sunabiliyor. Araştırmanın bulguları Nature Biomedical Engineering dergisinde yayınlandı.
Geleneksel ilaç keşfi, genellikle bir tanesinin etkili olacağı umuduyla yüzlerce kimyasal bileşiğin test edilmesini içerir.
Harvard Tıp Fakültesi Blavatnik Enstitüsü'nde biyomedikal bilişim alanında yardımcı doçent ve çalışmanın baş yazarı Dr. Marinka Zitnik , "Geleneksel ilaç keşfi, mükemmel tadı olanı bulmak için yüzlerce hazır yemeği tatmaya benziyor," diyor. "PDGrapher, bir yemeğin tadının nasıl olması gerektiğini ve istenen lezzeti elde etmek için malzemelerin nasıl birleştirileceğini tam olarak anlayan usta bir şef gibi çalışıyor."
Yeni araç, yalnızca tek tek veri noktalarını değil, aynı zamanda aralarındaki bağlantıları da analiz eden bir grafik sinir ağıdır. Biyolojide bu, genler, proteinler ve sinyal yolları arasındaki ilişkilerin haritalanması ve ardından hangi ilaç kombinasyonlarının hücrelerdeki hastalık sürecini tersine çevirebileceğinin tahmin edilmesi anlamına gelir.
PDGrapher, veritabanındaki tüm olası maddeleri test etmek yerine, yalnızca sağlıklı hücre işlevini geri kazandırma olasılığı en yüksek olan hedefleri belirler. Model, belirli genler veya proteinler devre dışı bırakıldığında neler olacağını simüle eder ve hücrenin hastalıklıymış gibi davranmaya devam edip etmeyeceğini kontrol eder.
Araştırmacılar, modelin etkinliğini test etmek için 11 kanser türünü kapsayan 19 veri seti kullandılar. PDGrapher, mevcut ilaçlar için hedefleri doğru bir şekilde belirledi ve ayrıca etkinliği son çalışmalarla desteklenen ek adaylar da tespit etti. Örnekler arasında, küçük hücreli olmayan akciğer kanseri tedavisi için bir hedef olan KDR (VEGFR2) ve kemoterapi tarafından hedeflenen ve blokajı metastazı engelleyebilen bir enzim olan TOP2A yer almaktadır.
Model diğer araçlardan daha iyi performans gösterdi; sınıflandırma doğruluğu %35'e kadar daha yüksekti ve sonuçların elde edilmesi için gereken süre karşılaştırılabilir yöntemlere göre 25 kata kadar daha kısaydı.
Ayrıca bakınız:
PDGrapher, kanser ve nörodejeneratif hastalıklar gibi birden fazla biyolojik yolun ilerlemesini yönlendirdiği hastalıklarda özellikle önemli bir rol oynayabilir. Ekip, bu yöntemi halihazırda Parkinson ve Alzheimer hastalıkları üzerine yaptığı çalışmalarda ve Massachusetts Genel Hastanesi ile nadir görülen X-bağlantılı distoni üzerine iş birliği yaparak test ediyor.
Zitnik, "Nihai hedefimiz, hastalığı hücresel düzeyde tersine çevirmenin olası yollarını ana hatlarıyla belirten net bir yol haritası oluşturmak" diye vurguluyor.
Bu keşif, kişiselleştirilmiş tedavilerin gelişimini önemli ölçüde hızlandırabilir. PDGrapher, test için belirli hedefler belirlediği için test süresini ve maliyetlerini kısaltırken, aynı zamanda hastalık mekanizmalarına dair yeni bilgiler de sağlar. Araştırmacıların da belirttiği gibi, bu araç farmakolojide yeni bir paradigmanın temeli olabilir ve "tek hedef, tek ilaç" anlayışından karmaşık ve hassas tedavi kombinasyonlarına doğru bir geçiş sağlayabilir.
politykazdrowotna
