Shift Bioscience (Shift), חברה ביוטכנולוגית שחושפת את הביולוגיה של התחדשות תאים לפיתוח טיפולים חדשים למחלות מונעות גיל, הודיעה היום על תוצאות מחקר חדש המפרט גישה משופרת לדירוג מודלים של תאים וירטואליים לגילוי גנים. המחקר מתאר את הצגת מדדים וקווי בסיס חדשים להערכת ביצועי המודל, ומספקת מסגרת משופרת לפיתוח מודלים של תאים וירטואליים חזקים יותר. מערכת הדירוג החדשה תאפשר גם SHIVE להאיץ את צינור גילוי היעד המתחדש שלה.
דגמי תאים וירטואליים שהוכשרו באמצעות מערכי נתונים RNA של תאים יחיד (SCRNA) מציעים פיתרון רב עוצמה לסינון בקנה מידה גדול של שינויים פנוטיפיים שהובאו על ידי הפרעות שונות, כולל ויסות כלפי מטה של גנים. הם מציעים הזדמנות ייחודית להרחיב את תוכניות הגילוי היעד על ידי כך שהם מאפשרים לחוקרים לדחוס מאות שנים של ניסויים בעולם האמיתי לחודשים של ניסויים וירטואליים, ולכן לזהות את יעדי הגנים המבטיחים ביותר לקראת התקדמות למחקר מעבדה רטוב עתיר משאבים. למרות זאת, מחקרי מידוד המשתמשים במדדי ביצועים נפוצים דיווחו כי דגמי התאים הווירטואליים הבולטים ביותר מבוצעים על ידי ממוצע מערך הנתונים הפשוט – חיזוי של התוצאה הממוצעת של כל התאים בתוך מערך נתונים.
המחקר החדש, שהובל על ידי ראש למידת המכונה של Shift, Lucas Paulo de Lima Camillo, השתמש הן בנתונים של התא הווירטואלי והן בנתונים בעולם האמיתי כדי לחשוף כי גורמים ניסיוניים כמו הטיית בקרה והפרעות חלשות מציגות את ביצועי המודל האמיתי בעת שימוש במדדים נפוצים. בהתבסס על ניתוח זה, הצוות פיתח סדרת צעדים שניתן להשתמש בהם כדי לדרג טוב יותר מודלים ולהניע את המיקוד לקראת שינויים בעלי משמעות ביולוגית יותר. צעדים אלה לעיבוד מקדים כוללים מדדי ציון משוקללים של גנים (DEG), כיול בסיסי שלילי וחיובי, ויעדי אופטימיזציה מודעת DEG. שילוב של גישה חדשה זו במודלים של הפרעות מדגיש טוב יותר דגמים עם ביצועים גרועים, ומבטיח שרק דגמים יעילים ממונפים לתוכניות זיהוי יעד.
במחקר זה הצוות שלנו הראה כי על ידי התמקדות בפיתוח מדדים וקווי בסיס חדשים, אנו יכולים לזהות ביתר קלות מודלים המדגימים חיזוי חזק. העיתון מספק נתונים יסודיים אשר יאפשרו לנו לפתח מודלים של הפרעה חזקים יותר, שימושי ביולוגית, ובסופו של דבר להאיץ את הצינור הטיפולי שלנו ועוזר לנו לחשוף יעדים חדשים לטיפולי התחדשות."
לוקאס פאולו דה לימה קמילו, ראש למידת מכונות, משמרת ביו -מדע
