Инструмент ИИ scNET расшифровывает клеточный ответ на противораковую терапию

Исследователи из Тель-Авивского университета представили scNET [Технология экспрессии на основе одноклеточной сети], метод на основе ИИ для анализа клеточных ответов на лечение, особенно в терапии рака. Эта система объединяет данные секвенирования отдельных клеток с сетями генного взаимодействия, проясняя генные взаимодействия и поведение клеток при терапевтических вмешательствах. Лечение рака является сложной задачей из-за гетерогенности опухоли. scNET улучшает секвенирование РНК отдельных клеток, точно отображая популяции клеток и их поведение. Он минимизирует шум в данных с высоким разрешением, выявляя генетические изменения, влияющие на терапевтические ответы. Рон Шейнин подчеркивает способность scNET выявлять, как Т-клетки меняют свое поведение в ответ на лечение, преодолевая ограничения стандартных данных. Проф. Асаф Мади предполагает, что scNET может улучшить терапевтические стратегии, выявляя воздействие лечения на иммунные ответы. Проф. Родед Шаран подчеркивает роль ИИ в расшифровке биологических данных с целью разработки инновационных методов лечения. Опубликованное в Nature Methods исследование подчеркивает интеграцию ИИ с биомедициной, открывая путь к персонализированной медицинской терапии.