חוקרי מרפאת מאיו חלוץ בכלי בינה מלאכותית (AI), המכונה OmicsFootPrint, המסייע בהמרת כמויות אדירות של נתונים ביולוגיים מורכבים לתמונות עגולות דו ממדיות. פרטי הכלי מתפרסמים במחקר מחקר על חומצות גרעיןו
OMICS הוא מחקר של גנים, חלבונים ונתונים מולקולריים אחרים כדי לעזור לחשוף את אופן התפקוד של הגוף וכיצד מתפתחים מחלות. על ידי מיפוי נתונים אלה, ה- OmicsFootPrint עשוי לספק לקלינאים ולחוקרים דרך חדשה לדמיין דפוסים במחלות, כמו סרטן והפרעות נוירולוגיות, שיכולות לעזור להנחות טיפולים בהתאמה אישית. זה עשוי גם לספק דרך אינטואיטיבית לחקור מנגנוני מחלות ואינטראקציות.
הנתונים הופכים לחזקים ביותר כאשר אתה יכול לראות את הסיפור שהוא מספר. דפוס ה- OmicsFootprot יכול לפתוח דלתות לתגליות שלא הצלחנו להשיג קודם. "
קרישנה רני קלרי, דוקטורט, סופר מוביל, פרופסור חבר לאינפורמטיקה ביו -רפואית במרכז לרפואה אינדיבידואלית של מאיו
גנים פועלים כמדריך ההוראות של הגוף, ואילו חלבונים מבצעים הוראות אלה לתפקוד תאים. לפעמים, שינויים בהוראות אלה – המכונה מוטציות – יכולים לשבש תהליך זה ולהוביל למחלות. טביעת ה- OmicsFootpoot עוזרת להבין את המורכבות הללו על ידי סיבוב נתונים – כמו פעילות גנים, מוטציות ורמות חלבון – למפות צבעוניות ומעגליות המציעות תמונה ברורה יותר של המתרחש בגוף.
במחקר שלהם, החוקרים השתמשו ב- OMICSFOOTPRINT כדי לנתח נתוני תגובת תרופות ונתוני סרטן רב-מדיקה. הכלי המובחן בין שני סוגים של סרטן השד – קרצינומות לובולריות ודרוכיות – ברמת דיוק ממוצעת של 87%. כאשר הוא מיושם על סרטן ריאות, הוא הדגים דיוק של למעלה מ- 95% בזיהוי שני סוגים: אדנוקרצינומה וקרצינומה של תאים קשקשיים.
המחקר הראה כי שילוב של מספר סוגים של נתונים מולקולריים מייצר תוצאות מדויקות יותר מאשר שימוש בסוג אחד בלבד של נתונים.
ה- OmicsFootPrint מראה גם פוטנציאל במתן תוצאות משמעותיות אפילו עם מערכי נתונים מוגבלים. הוא משתמש בשיטות AI מתקדמות שלומדות מנתונים קיימים ומיישמים את הידע הזה על תרחישים חדשים – תהליך המכונה למידת העברה. בדוגמה אחת, זה עזר לחוקרים להשיג יותר מ- 95% דיוק בזיהוי תת -סוגים לסרטן ריאות תוך שימוש בפחות מ- 20% מנפח הנתונים האופייני.
"גישה זו יכולה להועיל למחקר אפילו עם גודל מדגם קטן או מחקרים קליניים", אומר ד"ר קלרי.
כדי לשפר את הדיוק והתובנות שלה, מסגרת OmicsFootProtpript משתמשת גם בשיטה מתקדמת בשם SHAP (הסברים תוספים של Shapley). SHAP מדגיש את הסמנים, הגנים או החלבונים החשובים ביותר המשפיעים על התוצאות כדי לעזור לחוקרים להבין את הגורמים המניעים דפוסי מחלות.
מעבר למחקר, OmicsFootPrint מיועד לשימוש קליני. זה דוחס מערכי נתונים ביולוגיים גדולים לתמונות קומפקטיות הדורשות רק 2% משטח האחסון המקורי. זה יכול להקל על התמונות לשילוב ברשומות רפואיות אלקטרוניות כדי להנחות את הטיפול בחולים בעתיד.
צוות המחקר מתכנן להרחיב את ה- OMICSFOOTPRINT לחקר מחלות אחרות, כולל מחלות נוירולוגיות והפרעות מורכבות אחרות. הם עובדים גם על עדכונים כדי להפוך את הכלי למדויק וגמיש עוד יותר, כולל היכולת למצוא סמני מחלות חדשים ויעדי תרופות.
