Alat AI scNET Menguraikan Respons Seluler terhadap Terapi Kanker

Para peneliti Universitas Tel Aviv telah memperkenalkan scNET [Teknologi Ekspresi Berbasis Jaringan Sel Tunggal], sebuah teknik berbasis AI, untuk menganalisis respons seluler terhadap perawatan, terutama dalam terapi kanker. Sistem ini mengintegrasikan data pengurutan sel tunggal dengan jaringan interaksi gen, mengklarifikasi interaksi gen dan perilaku seluler di bawah intervensi terapeutik. Pengobatan kanker merupakan tantangan karena heterogenitas tumor. scNET meningkatkan pengurutan RNA sel tunggal dengan menggambarkan secara akurat populasi sel dan perilakunya. Ini meminimalkan kebisingan dalam data resolusi tinggi, mengidentifikasi perubahan genetik yang memengaruhi respons terapeutik. Ron Sheinin menyoroti kemampuan scNET untuk mengungkapkan bagaimana sel T mengubah perilaku sebagai respons terhadap pengobatan, mengatasi keterbatasan data standar. Prof. Asaf Madi menyarankan agar scNET dapat meningkatkan strategi terapeutik dengan mengidentifikasi efek pengobatan pada respons imun. Prof. Roded Sharan menekankan peran AI dalam menguraikan data biologis, yang bertujuan untuk mengembangkan perawatan inovatif. Diterbitkan di Nature Methods, penelitian ini menyoroti integrasi AI dengan biomedis, membuka jalan bagi terapi medis yang dipersonalisasi.