AI ha il potenziale per abbinare in modo più preciso i farmaci antitumorali ai pazienti.

I ricercatori del National Institutes of Health (NIH) hanno creato uno strumento di intelligenza artificiale che utilizza i dati delle singole cellule all’interno dei tumori per prevedere la risposta di una persona a un farmaco specifico. Questo strumento potrebbe aiutare i medici a abbinare in modo più preciso i pazienti affetti da cancro con farmaci efficaci per il loro tipo di cancro.

I tumori contengono diversi tipi di cellule e sottopopolazioni, che potrebbero rispondere in modo diverso ai farmaci, spiegando così la mancata risposta o la resistenza ad essi.

I ricercatori hanno studiato l’utilizzo del transfer learning per addestrare un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere le risposte ai farmaci utilizzando dati di sequenziamento di RNA in massa, e poi mettere a punto il modello utilizzando dati di sequenziamento di RNA a singola cellula.

Hanno creato modelli per 44 farmaci antitumorali approvati dalla FDA e hanno previsto con precisione le risposte delle singole cellule ai farmaci. La piattorma di intelligenza artificiale PERCEPTION (PERsonalized Single-Cell Expression-Based Planning for Treatments In ONcology), ha previsto con successo lo sviluppo di resistenza nei pazienti trattati con terapie mirate per il cancro del polmone non a piccole cellule.

Leggi abstract dell’articolo:
Predicting patient response and resistance to treatment from single-cell transcriptomics of their tumors via the PERCEPTION computational pipeline.
Sinha, S., Vegesna, R., Mukherjee, S. et al.
Nat Cancer Published: 18 April 2024. https://doi.org/10.1038/s43018-024-00756-7

PERCEPTION is accessible at https://github.com/ruppinlab/PERCEPTION

Fonte: National Institutes of Health (NIH)