ИИ PERCEPTION обучили прогнозировать реакцию на лечение рака

<p>В медицине началась новая эра благодаря разработке инструментом <strong>искусственного интеллекта PERCEPTION,</strong> способного предсказывать реакцию пациентов на антираковые препараты с уникальной точностью до каждой клетки опухоли. Как <a href="https://csn-tv.ru/posts/id274651-perspektivy-personalizirovannoj-onkologii-ii-instrument-perception-predskazyvaet-otvet-na-terapiju-raka" target="_blank" rel="noopener">сообщает</a> Центральная Служба Новостей, это открытие, опубликованное в журнале <strong>Nature Cancer</strong>, может кардинально изменить подход к лечению рака, делая его максимально персонализированным.</p><p>PERCEPTION, расшифровывающийся как <strong>Personalized Single-Cell Expression-Based Planning for Treatments in Oncology</strong>, использует данные транскриптомики, включающие информацию о <strong>РНК,</strong> производимой активными генами. Этот метод дает возможность более глубоко анализировать, как именно раковые клетки реагируют на лекарства, и предсказывать возможное развитие устойчивости к терапии.</p><p>Инструмент был создан для обработки ограниченных данных по отдельным клеткам, полученных в клинической практике. Используя технологию трансферного обучения, исследователи первоначально обучили модели на основе обширной базы данных <strong>генной экспрессии</strong>, затем дополнили их данными о конкретных клетках. Проведенная валидация показала, что PERCEPTION успешно <strong>предсказывает эффективность</strong> как монотерапии, так и комбинированного лечения в реальных клинических условиях на примере множественной миеломы, рака молочной железы и рака легких. В каждом из случаев инструмент верно классифицировал пациентов на реагирующих и не реагирующих на препараты.</p><p>Особенно в случае рака легких PERCEPTION смог заметить, как в процессе лечения у пациентов развивается <strong>устойчивость к препаратам</strong>. Хотя использование инструмента еще не стало стандартом в клиниках, результаты исследования подтверждают, что данные, полученные на уровне отдельных клеток, могут стать ключом к <strong>более эффективной борьбе с раком</strong>. Ученые надеются, что дальнейшее внедрение этой технологии позволит собрать больше данных для его улучшения и адаптации к широкому клиническому применению.</p>