La herramienta de IA scNET descifra la respuesta celular a las terapias contra el cáncer

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv han presentado scNET [Tecnología de Expresión Basada en Redes de Célula Única], una técnica impulsada por la IA, para analizar las respuestas celulares a los tratamientos, particularmente en la terapia contra el cáncer. Este sistema integra datos de secuenciación de células individuales con redes de interacción genética, aclarando las interacciones genéticas y los comportamientos celulares bajo intervenciones terapéuticas. El tratamiento del cáncer es un desafío debido a la heterogeneidad tumoral. scNET mejora la secuenciación de ARN de células individuales al representar con precisión las poblaciones celulares y sus comportamientos. Minimiza el ruido en los datos de alta resolución, identificando los cambios genéticos que influyen en las respuestas terapéuticas. Ron Sheinin destaca la capacidad de scNET para revelar cómo las células T cambian su comportamiento en respuesta al tratamiento, superando las limitaciones de los datos estándar. El Prof. Asaf Madi sugiere que scNET podría mejorar las estrategias terapéuticas al identificar los efectos del tratamiento en las respuestas inmunitarias. El Prof. Roded Sharan enfatiza el papel de la IA en el descifrado de datos biológicos, con el objetivo de desarrollar tratamientos innovadores. Publicada en Nature Methods, la investigación destaca la integración de la IA con la biomedicina, allanando el camino para terapias médicas personalizadas.