La tecnologia di IA scoperta scopre categorie cellulari oscure, migliorando la precisione dell'assistenza sanitaria personalizzata.
Un'indagine pionieristica, guidata da Bokai Zhu del MIT, della Harvard Medical School e del Ragon Institute, ha rivelato il potenziale di un nuovo strumento di deep learning AI chiamato CellLENS. Questo progetto collaborativo tra ricercatori del MIT, della Harvard Medical School, dell'Università di Yale, dell'Università di Stanford, dell'Università della Pennsylvania e del Helmholtz AI, in collaborazione con l'Associazione Helmholtz e università partner come la Technische Universität München (TUM) e il Karlsruhe Institute of Technology (KIT), è stato recentemente pubblicato su Nature Immunology.
Alex K. Shalek, co-autore dello studio e direttore dell'Istituto per la Medicina di Ingegneria e Scienza (IMES) del MIT, esprime entusiasmo per il potenziale di strumenti AI come CellLENS per comprendere integralmente i comportamenti aberranti delle cellule nei tessuti. Il nuovo strumento fonde informazioni su molecole di RNA o proteine, posizione cellulare e aspetto cellulare per creare un profilo digitale completo per ogni cellula.
CellLENS è stato applicato a campioni di tessuti sani e diversi tipi di cancro, inclusi linfoma e cancro al fegato. Ha scoperto rare sottopopolazioni di cellule immunitarie in vari tipi di cancro e ha rivelato la loro relazione con processi come l'infiltrazione tumorale o la soppressione immunitaria. Lo strumento raggruppa le cellule con biologia simile, anche quelle che sembrano simili ma si comportano diversamente a seconda dell'ambiente.
Shalek sottolinea che, quando abbinato ai giusti dati di input e alle opportune validazioni successive, questi strumenti promettono di accelerare la nostra capacità di influire positivamente sulla salute e il benessere umano. Egli crede che l'utilizzo dei vasti dati raccolti dai più avanzati test multi-omic con strumenti come CellLENS sia un passo critico per lo sviluppo di interventi migliorati.
Una delle scoperte più importanti del team è la capacità di identificare una cellula T e il suo specifico attacco a un bordo tumorale in un paziente. Zhu spiega che questo livello di dettaglio potrebbe aiutare gli scienziati a comprendere meglio l'interazione del sistema immunitario con i tumori, aprendo la strada a diagnostici del cancro più precisi e immunoterapie.
CellLENS può definire la sottopopolazione di una cellula e il suo potenziale output funzionale, identificando potenzialmente nuovi biomarcatori per lo sviluppo di terapie mirate. Queste scoperte potrebbero rivoluzionare il campo della ricerca sul cancro, portando a terapie mirate più efficaci e a una migliore comprensione delle complesse interazioni tra le cellule cancerose e il sistema immunitario.
Shalek, che è anche membro dell'Istituto Broad e del Ragon Institute, è ottimista per il futuro di CellLENS e di strumenti AI simili. Egli sottolinea l'importanza della collaborazione continua tra i ricercatori e le istituzioni per sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie per il miglioramento della salute umana.
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