KI-Tool scNET entschlüsselt zelluläre Reaktion auf Krebstherapien

Forscher der Universität Tel Aviv haben scNET [Single-cell Network-based Expression Technology] vorgestellt, eine KI-gesteuerte Technik zur Analyse zellulärer Reaktionen auf Behandlungen, insbesondere in der Krebstherapie. Dieses System integriert Einzelzell-Sequenzierungsdaten mit Geninteraktionsnetzwerken und klärt Geninteraktionen und zelluläre Verhaltensweisen unter therapeutischen Interventionen. Die Krebsbehandlung ist aufgrund der Heterogenität der Tumore eine Herausforderung. scNET verbessert die Einzelzell-RNA-Sequenzierung, indem es Zellpopulationen und deren Verhalten genau darstellt. Es minimiert Rauschen in hochauflösenden Daten und identifiziert genetische Veränderungen, die therapeutische Reaktionen beeinflussen. Ron Sheinin hebt die Fähigkeit von scNET hervor, aufzudecken, wie T-Zellen ihr Verhalten als Reaktion auf die Behandlung ändern, und überwindet so die Einschränkungen von Standarddaten. Prof. Asaf Madi schlägt vor, dass scNET therapeutische Strategien verbessern könnte, indem es die Auswirkungen der Behandlung auf Immunantworten identifiziert. Prof. Roded Sharan betont die Rolle der KI bei der Entschlüsselung biologischer Daten mit dem Ziel, innovative Behandlungen zu entwickeln. Die in Nature Methods veröffentlichte Forschung unterstreicht die Integration von KI mit Biomedizin und ebnet den Weg für personalisierte medizinische Therapien.