Lo strumento di IA scNET decifra la risposta cellulare alle terapie antitumorali

I ricercatori dell'Università di Tel Aviv hanno introdotto scNET [Tecnologia di espressione basata su rete a singola cellula], una tecnica basata sull'IA, per analizzare le risposte cellulari ai trattamenti, in particolare nella terapia antitumorale. Questo sistema integra i dati di sequenziamento a singola cellula con le reti di interazione genica, chiarendo le interazioni geniche e i comportamenti cellulari sotto interventi terapeutici. Il trattamento del cancro è impegnativo a causa dell'eterogeneità tumorale. scNET migliora il sequenziamento dell'RNA a singola cellula raffigurando accuratamente le popolazioni cellulari e i loro comportamenti. Riduce al minimo il rumore nei dati ad alta risoluzione, identificando i cambiamenti genetici che influenzano le risposte terapeutiche. Ron Sheinin evidenzia la capacità di scNET di rivelare come le cellule T cambiano comportamento in risposta al trattamento, superando i limiti dei dati standard. Il Prof. Asaf Madi suggerisce che scNET potrebbe migliorare le strategie terapeutiche identificando gli effetti del trattamento sulle risposte immunitarie. Il Prof. Roded Sharan sottolinea il ruolo dell'IA nella decifrazione dei dati biologici, con l'obiettivo di sviluppare trattamenti innovativi. Pubblicata su Nature Methods, la ricerca evidenzia l'integrazione dell'IA con la biomedicina, aprendo la strada a terapie mediche personalizzate.