AIツールscNETががん治療に対する細胞応答を解読

テルアビブ大学の研究者らは、特にがん治療において、治療に対する細胞応答を分析するためのAI駆動技術であるscNET（Single-cell Network-based Expression Technology）を発表しました。このシステムは、単一細胞シーケンスデータを遺伝子相互作用ネットワークと統合し、治療介入下での遺伝子相互作用と細胞の挙動を明らかにします。 がん治療は、腫瘍の不均一性により困難です。 scNETは、細胞集団とその挙動を正確に描写することにより、単一細胞RNAシーケンスを強化します。高解像度データのノイズを最小限に抑え、治療応答に影響を与える遺伝的変化を特定します。ロン・シェイニンは、scNETがT細胞が治療に応答してどのように挙動を変化させるかを明らかにし、標準データの限界を克服する能力を強調しています。 アサフ・マディ教授は、scNETが免疫応答に対する治療効果を特定することにより、治療戦略を強化できる可能性があると示唆しています。ロデッド・シャラン教授は、革新的な治療法の開発を目指し、生物学的データを解読する上でのAIの役割を強調しています。 Nature Methodsに掲載されたこの研究は、AIと生物医学の統合を強調し、個別化医療への道を開きます。