Um grupo multinacional de pesquisadores do Instituto de Pesquisa Médica Garvan desenvolveu e testou uma nova ferramenta de IA para identificar melhor a diversidade de células separadas entre os tumores, para abrir a porta para mais tratamento alvo dos pacientes.
Investigações sobre o desenvolvimento e uso da ferramenta de IA, conhecida hoje como Anet, foi publicada hoje Descoberta do câncerUm Journal of the American Association for Cancer Research.
Todas as células tumorais não são iguais
Os tumores não são compostos por apenas um tipo de célula – eles são uma mistura de células diferentes que aumentam e respondem ao tratamento de maneiras diferentes. Essa diversidade ou diversidade, o tratamento do câncer é fortalecido e, como resultado, pode levar a piores resultados, especialmente no câncer de mama triplo negativo.
“A diversidade é um problema, porque atualmente tratamos os tumores de tal maneira que isso é feito das mesmas células que damos uma terapia que mata a maior parte do tumor em um processo específico. Mas nem todas as células cancerígenas não podem compartilhar esse processo. Programa de dormência.
Embora a diversidade seja um problema, os pesquisadores não sabem o suficiente para identificá -lo: “Até agora, os pesquisadores não conseguiram explicar como as células adjacentes do tumor se separaram e como essas diferenças podem ser categorizadas para um melhor tratamento dos tumores. Todos As células continham no tumor com a terapia correta “, abordou o professor associado Chaffer.
Uma nova ferramenta marca cinco novos grupos de células cancerígenas
Para resolver esse problema, a equipe desenvolveu uma forte nova ferramenta de IA chamada ANET e treinada que pode detectar padrões biológicos nas células nos tumores.
Eles então usam a ferramenta de IA para descobrir os padrões dos genes de células individuais entre os tumores, concentrando-se nas amostras humanas de câncer de mama tripla negativo, o câncer de mama positivo, Positivo, HR2 e triplo negativo. Com isso, eles identificaram cinco grupos de células cancerígenas separadas em um tumor, expressões genéticas individuais que indicam uma ampla diferença no comportamento celular.
“Usando nossa ferramenta de IA, conseguimos descobrir consistentemente cinco novas células de grupo em um único tumor chamado ‘Arctypes’. Cada grupo demonstrou a tendência de marcadores de vários caminhos biológicos e crescimento, metástase e gravidez fraca.
Esta é a primeira para a pesquisa do câncer. O co-líder, Smita Krishwamy, professor associado da Universidade de Yale, que liderou o desenvolvimento de ferramentas de IA: “Obrigado pelo progresso tecnológico, os últimos 20 anos viram explosão de dados em um único nível de célula. Com esses dados, separamos apenas o câncer de cada paciente com nosso câncer. Pode ir”.
Nova classificação para executar um tratamento melhor, direcionando -se
Os pesquisadores dizem que usamos o ANET para identificar as características de diferentes células no tumor de acordo com sua biologia para alterar um exemplo de como tratamos o câncer.
“A escolha do tratamento do câncer de um paciente atualmente se baseia no câncer, como mama, pulmão ou próstata e qualquer marcador molecular que possa aparecer nele com base na manteiga Cada Entre esses diferentes grupos através de seus caminhos biológicos. O professor associado Chaffer disse: “Os resultados provavelmente serão bastante aprimorados para esse paciente.
A professora Sara Kumarfield diz que, na aplicação da ANET, vice-autora e diretora científica da Garvan: “Imaginamos um futuro em que os médicos possam desenvolver esta análise II com mais tratamento pessoal com câncer tradicional”.
Este estudo foi apoiado através das seguintes fontes.
Na Austrália: Nelun Foundation, Tour de Kure, Esti Ladder, Kingnorn Foundation, Fundação da Família Paramum, Bolsa de Pesquisa da Universidade de Nova Gales do Sul, Prêmio de Pesquisa Biomédica Ramasioti, concessão e investigação de desenvolvedores e investigação da ARC.
Nos Estados Unidos: Bolsa de Ciência da Fundação Gruber e Broad Institute of MIT & Harvard, National Science Foundation, Yale Cancer Center Pilot Grant e Eric e Wendy Shit Center of Slovean Fellowship Institute.
A Escola Clínica de Christine Chaffer, Faculdade de Medicina e Saúde, Plasticidade do Câncer e Diretor de Programas Dormentes UNSW Sydney e Garvan Institute of Medical Research Lab Head of Lab Head.
Smita Krishnaswamy Genética e Ciência da Computação, Professora Associada da Faculdade de Medicina de Yale.
Sara Kumarfeld é professora conjunta da Escola Clínica de St. Vincent, Faculdade de Medicina e Saúde, UNSW Sydney e diretor científico do Instituto de Pesquisa Médica Garwan.
