AI-tool scNET ontcijfert cellulaire reactie op kankertherapieën

Onderzoekers van de Universiteit van Tel Aviv hebben scNET [Single-cell Network-based Expression Technology] geïntroduceerd, een AI-gestuurde techniek om cellulaire reacties op behandelingen te analyseren, met name in kankertherapie. Dit systeem integreert single-cell sequencing data met gen interactie netwerken, waardoor gen interacties en cellulair gedrag onder therapeutische interventies worden verduidelijkt. Kankerbehandeling is uitdagend vanwege tumorheterogeniteit. scNET verbetert single-cell RNA sequencing door celpopulaties en hun gedrag nauwkeurig weer te geven. Het minimaliseert ruis in high-resolution data en identificeert genetische veranderingen die therapeutische reacties beïnvloeden. Ron Sheinin benadrukt het vermogen van scNET om te onthullen hoe T-cellen hun gedrag veranderen als reactie op behandeling, waardoor de beperkingen van standaard data worden overwonnen. Prof. Asaf Madi suggereert dat scNET therapeutische strategieën kan verbeteren door de effecten van behandelingen op immuunresponsen te identificeren. Prof. Roded Sharan benadrukt de rol van AI bij het ontcijferen van biologische data, met als doel innovatieve behandelingen te ontwikkelen. Gepubliceerd in Nature Methods, benadrukt het onderzoek de integratie van AI met biomedicine, waarmee de weg wordt vrijgemaakt voor gepersonaliseerde medische therapieën.