एआई टूल scNET कैंसर थेरेपी के प्रति सेलुलर प्रतिक्रिया को समझता है

तेल अवीव विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने scNET [सिंगल-सेल नेटवर्क-आधारित एक्सप्रेशन टेक्नोलॉजी] नामक एक एआई-संचालित तकनीक पेश की है, जो उपचारों, विशेष रूप से कैंसर थेरेपी में सेलुलर प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए है। यह प्रणाली एकल-कोशिका अनुक्रमण डेटा को जीन इंटरैक्शन नेटवर्क के साथ एकीकृत करती है, जिससे चिकित्सीय हस्तक्षेपों के तहत जीन इंटरैक्शन और सेलुलर व्यवहार स्पष्ट होते हैं। ट्यूमर की विषमता के कारण कैंसर का उपचार चुनौतीपूर्ण है। scNET सेल आबादी और उनके व्यवहार को सटीक रूप से चित्रित करके एकल-कोशिका आरएनए अनुक्रमण को बढ़ाता है। यह उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा में शोर को कम करता है, जिससे चिकित्सीय प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करने वाले आनुवंशिक परिवर्तनों की पहचान होती है। रॉन शेनिन scNET की उपचार के जवाब में टी कोशिकाओं के व्यवहार को बदलने की क्षमता पर प्रकाश डालते हैं, जो मानक डेटा की सीमाओं को दूर करते हैं। प्रोफेसर असाफ माडी का सुझाव है कि scNET प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं पर उपचार के प्रभावों की पहचान करके चिकित्सीय रणनीतियों को बढ़ा सकता है। प्रोफेसर रोडेड शारन जैविक डेटा को समझने में एआई की भूमिका पर जोर देते हैं, जिसका उद्देश्य नवीन उपचार विकसित करना है। नेचर मेथड्स में प्रकाशित, शोध एआई के बायोमेडिसिन के साथ एकीकरण पर प्रकाश डालता है, जो व्यक्तिगत चिकित्सा उपचारों के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।