Search
פלטפורמת אבחון שתן ניתנת לשאיפה לזיהוי מוקדם של סרטן ריאות

כלי AI חדש לחשיפת סודות מולטי-omics מרחבי בסרטן

כלי חדש המופעל על ידי בינה מלאכותית בשם MISO (מultאֲנִי-מוֹדָלִי ספטאלי Oמיקרופונים) יכולים לזהות מאפיינים ברמת התא של סרטן על ידי התבוננות בנתונים מפיסות רקמה קטנות במיוחד – חלקן קטנות עד 400 מיקרומטר מרובע, שווה ערך לרוחב של חמש שערות אדם. הכלי נבנה על ידי חוקרים מבית הספר לרפואה פרלמן באוניברסיטת פנסילבניה, הכלי מנתח חבילות נתונים ויכול ליישם תובנות אפילו על הנקודות הקטנות ביותר בהדמיה רפואית. זה יכול להדריך רופאים לטיפולים האישיים שעובדים הכי טוב עבור מגוון סוגי סרטן, על פי מאמר חדש המפרט את MISO שפורסם היום ב שיטות טבע.

באמצעות MISO, החוקרים גילו מידע חדש על מגוון סוגי סרטן שונים תוך שימוש בנתונים והדמיה מרקמות חולה שנתרמו, כולל:

  • סרטן שלפוחית ​​השתן: MISO זיהה קבוצה מיוחדת של תאים האחראים ליצירת מבנים לימפואידים שלישוניים, הקשורים לתגובות משופרות לאימונותרפיה
  • סרטן קיבה: MISO הבחין בין תאי סרטן לבין הרירית שבתוך הרקמה
  • סרטן המעי הגס: MISO זיהה תת-קבוצות שונות של תאים סרטניים שעזרו להאיר אור על התאים הממאירים השונים המרכיבים אפילו גידול בודד

בנוסף, נעשה שימוש ב-MISO לניתוח המבנים של רקמות מוח לא סרטניות.

כל ההישגים הללו יכולים להנחות טיפולים טובים יותר, להגביר את ההישרדות, וקשה מאוד, אם לא בלתי אפשרי, להסתדר בלי כלי בינה מלאכותית עצומה כמו MISO.

MISO פותחה לעבודה ב"מולטי-אומיקה מרחבית", תחום מחקר שבו חוקרים מנסים להשיג תובנה לגבי תנאים שונים באמצעות התחשבות בפריסה הפיזית של הרקמה על ידי התבוננות בשיטות "-omics" שונות, כמו תעתיקים (מחקר של גנים). ביטוי), פרוטאומיקה (חלבונים) ומטבולומיקה (מטבוליטים ותהליכים), בין היתר.

"ככל שתחום האומיקה המרחבית מתקדם, זה הפך אפשרי למדוד אופני אומיקה מרובים מאותה פרוסת רקמה, מתן מידע משלים ומציע ראייה מקיפה יותר ומלאת תובנה", אמר מינגיאו לי, דוקטורט, המחבר הבכיר של המחקר. פרופסור לביוסטטיסטיקה ופתולוגיה דיגיטלית.

MISO נותנת מענה לאתגר נתונים עצום על ידי מתן אפשרות לניתוח סימולטני של כל שיטות האומיקה המרחביות, כמו גם תמונות אנטומיה מיקרוסקופיות כאשר הן זמינות. זו השיטה היחידה שמסוגלת להתמודד עם מערכי נתונים כאלה עם מאות אלפי תאים לכל דגימה."

Mingyao Li, PhD, פרופסור, ביוסטטיסטיקה ופתולוגיה דיגיטלית, אוניברסיטת פנסילבניה

כאשר משתמשים ב- transcriptomics מרחבי כדי להסתכל על תמונה, פיקסל בודד בתמונה בודדת מכיל 20,000 עד 30,000 נקודות נתונים שיש לנתח דרך עדשת -omics, ומספר זה יכול להכפיל ולשלש אם נלקחים בחשבון מספר -omics. לסריקות MRI ו-CT יש רק נקודת נתונים אחת (גוונים של אפור) לכל פיקסל לפרש. ללא סוג כלשהו של כלי בינה מלאכותית שיסייע להם, רופאים וחוקרים הבודקים תמונות רפואיות כמעט לעולם לא יוכלו לקלוט כמה מהתובנות ש-MISO יכול.

המאמץ האחרון ב-omics תדמית טק

MISO ממשיך בעבודתו של לי בפיתוח טכניקות הדמיה של בינה מלאכותית המסוגלות לראות מה שאפילו בני אדם מאומנים לא יכולים. מוקדם יותר השנה, הצוות שלה פרסם מאמר שבוחן את iSTAR, כלי שסוקר גנומיקה, ומצא עקבות של סרטן – ותגובת הגוף לטיפולים בו – שאם לא כן, היו נעלמים מעיניהם.

בעוד ש-MISO מסתכלת על מגוון רחב הרבה יותר של נתונים מאשר iSTAR-חלק מהרכיבים שלהם אפילו שימשו לפיתוח MISO-Li, רואה ששניהם שימושיים, אבל בתחומים שונים. iSTAR שימושי להגברת החדות של ההדמיה ויצירת נתונים מרחביים-אומיים ש-MISO יוכל לנתח לאחר מכן, בעוד ש-MISO תומך בתובנה לגבי נושאים עדינים יותר (כגון זיהוי ורידי אנדותל גבוהים, קבוצה מיוחדת של תאים המגייסים תאי דם לבנים לספציפיות רקמות).

בהמשך, הצוות מקווה לאסוף את כל מה שלמדו על אומיקה מרחבית והדמיה פתולוגית ולשפר את MISO כך שהוא יוכל לנתח בו-זמנית מספר דגימות רקמה בו-זמנית, ולהגדיל באופן אקספוננציאלי את תפוקת הממצאים שלו.

כמה סימנים אפיגנטיים דמויי נתונים (כימיקלים המווסתים את ה-DNA אך מושפעים מהסביבה, לא גנטיקה גרידא) טרם נמדדו בקנה מידה גדול, אך מערכת ה-AI של MISO מאפשרת לו "ללמוד" תוך כדי עיבוד מידע, מה שהופך זה כדי שיוכל לזהות את הנתונים האלה ככל שהם הופכים זמינים יותר. "אני צופה ששילוב סוגי הנתונים המגוונים הללו יאפשר ל-MISO לספק תובנות מעמיקות יותר לגבי היבטים שונים של התנהגות סלולרית", אמר לי.

דילוג לתוכן