O novo algoritmo de inteligência artificial acelera o diagnóstico de câncer e decisões de tratamento

Pesquisadores do Centro de Câncer VCU Massey abrangente desenvolveram um novo algoritmo que pode fornecer uma ferramenta revolucionária para determinar as melhores opções para os pacientes – seja em câncer ou na prescrição de medicamentos. Também foi publicado recentemente em Comunicações da naturezaJeans Liu, PhD, Kevin Bird, DDS, PhD, estabeleceram uma configuração no limiar das células de vários dados de imagem (TACIT), que ajuda a identidades celulares com base nos recursos da expressão de sinal celular. A garantia reduz o tempo da identificação de células de mais de um mês para os pesquisadores fornecerem minutos apenas tempo e recursos valiosos.

Tacit-developed by Liu, a research member at Massey and a professor in the DePartment of Biostatistics at the Vcu School of Public Health, and byrd, an assocate research member at MASSEY and Assistant Professor of Oral and Craniofacial Molecular Biology at the Vcu School of Dentistry- Uses Data from Over 5 Million Cells Across Major Body Systems Like the Brain, GUT, and ORAL GANDS to Distinchuish Cells, Providing Superior ACEUANCE E ASXANSÃO Quando comparadas aos modelos existentes, que geralmente não têm a capacidade de separar os conjuntos de células esperados devido a grupos de sinais limitados.

Utilizamos inteligência artificial para aumentar a eficiência, bem como a precisão do diagnóstico. Enquanto obtemos mais dados, a capacidade do Tacit de aumentar os resultados positivos do paciente só dobrará. “

Jeans Liu, PhD, membro da busca em Massi

Em sua publicação, Liu e Byrd mostraram como tácito superou três métodos que não estão sujeitos a precisão e expansão com a integração de células e países para detectar novos vínculos celulares. O Tacit mostrou uma forte concordância entre diferentes tipos de testes semelhantes aos resultados de tornar dados genéticos e proteínas mais dignas de confiança. Para os pacientes, isso pode significar obter um diagnóstico urgente, evitar tratamentos desnecessários ou compatíveis com um ensaio clínico que provavelmente ajudará. Para os médicos, ele fornece uma maneira forte de ver o que realmente está acontecendo dentro do corpo.

Aplicações úteis para garantia generalizada.

“Um de nossos objetivos como cientistas é determinar os bons indicadores espaciais vitais de ensaios clínicos para que possamos prever as respostas do paciente ao experimento antes de serem registradas”. “Já trabalhamos com muitos grandes pesquisadores no campus (VCU) para incluir biologia espacial em ensaios clínicos, e o TACIT pode fornecer essa orientação para que possamos garantir que os pacientes com experiência clínica recebam os melhores tratamentos possíveis”.

“Você pode usar a garantia para obter o paciente apropriado no experimento – e o mais importante – o paciente não está errado no experimento. No momento, não temos uma ferramenta muito boa para isso, mas isso é muito forte para fazer isso”, acrescentou Bird.

Liu e Byrd também vêem benefícios implícitos na preparação de medicamentos, onde o algoritmo pode usar o RNA para ajudar a aumentar os cuidados.

“Se um dos pacientes disser que não poderia fazer parte de uma experiência clínica, isso não é uma ótima notícia, especialmente se nada mais for apresentado”, disse Bird. Mas esses sinais de RNA são realmente bons e desenvolvidos, permitindo -nos prever medicamentos e resultados que podem ser benéficos para os pacientes.

“Temos um grande armazém para medicamentos aprovados (FDA) que podemos colocar em amostras de tecido. O paciente não é recrutado como parte de um experimento para um novo medicamento de pesquisa que eles podem não precisar ou não podem ver muito do benefício”.

Além disso, o Tacit funciona através de múltiplas aplicações de biologia espacial, permitindo que Liu e Byrd se baseiam nas coleções de dados atuais para aprimorar o trabalho do algoritmo. “Às vezes o implícito é como uma pedra de Rosita.” Berd disse. “Você pode ver como todos os diferentes tipos de dados se tornam o mesmo idioma e, para nós, podemos desenvolver sobre ele. Existe uma grande oportunidade de usar o implícito de várias maneiras, de proteínas a órgãos e diferentes tipos de doenças”.

Liu e Byrd também mostram uma nova tecnologia na qual apreenderam as proteínas do slide e a transferência de proteínas e encontrar maneiras de amarrar as duas peças de equipamento diferentes para criar uma célula múltipla, permitindo que os pesquisadores estudassem vários sinais simultaneamente. Anteriormente, os pesquisadores só podiam se beneficiar de uma célula Omox.