Les scientifiques de l'Université McGill (Canada) ont développé un système basé sur l'intelligence artificielle qui peut détecter des marqueurs moléculaires incompréhensibles dans la maladie dans les cellules individuelles. Les résultats ont été publiés dans Nature Communications (NATCOM).
Les scientifiques ont expliqué que de nombreuses maladies laissent leur "empreinte digitale" sous la forme de changements délicats de l'ARN. Ces signaux peuvent montrer l'existence de la maladie, de son stade ou de la réponse du corps au traitement. Cependant, les méthodes traditionnelles simplifient souvent les données. Ils analysent l'ARN sur l'ensemble du gène, sautant des informations importantes sur la façon dont le gène est actif dans chaque cellule individuelle.
Le traitement de l'équipe de McGill vous permet d'analyser plus de détails sur l'expression de l'ARN au niveau de l'exposition, de petites parties de l'ARN, qui constituent la structure des gènes finale. Cette approche donne une image plus précise des changements moléculaires de la maladie.
"Les gènes ne sont pas construits sur les deux blocs solides, mais comme des pièces, comme des briques LEGO." "Notre système, appelé Dolphin, analyse comment ces composants sont connectés et identifiant les signaux de la maladie, qui étaient auparavant imperceptibles", explique le premier auteur de l'étude Kylu Song.
Au cours d'une tentative, Dolphin a analysé les données des cellules individuelles des patients atteints de cancer du pancréas et détecte plus de 800 nouvelles maladies qui n'ont pas été trouvées dans les méthodes traditionnelles. Le système a également été en mesure de faire la distinction entre les patients présentant des formes de tumeurs agressives et moins dangereuses.
Selon les auteurs, Dolphin créera éventuellement des "cellules virtuelles". Ces modèles numériques remplaceront le comportement cellulaire réel et leur réaction aux médicaments. Cela nous permettra de prédire l'efficacité du traitement avant le début des essais cliniques.
Traduction de: euromedia24.com
