Pembelajaran mesin memprediksi kemanjuran obat anti kanker – ScienceDaily

Pembelajaran mesin memprediksi kemanjuran obat anti kanker – ScienceDaily


Dengan munculnya farmakogenomik, penelitian pembelajaran mesin sedang dilakukan untuk memprediksi respons obat pasien yang bervariasi menurut individu dari algoritme yang diturunkan dari data yang dikumpulkan sebelumnya pada respons obat. Memasukkan data pembelajaran berkualitas tinggi yang dapat mencerminkan respons obat seseorang sebanyak mungkin adalah titik awal untuk meningkatkan keakuratan prediksi. Sebelumnya, studi praklinis model hewan digunakan yang relatif lebih mudah diperoleh dibandingkan dengan data klinis manusia.

Sehubungan dengan hal ini, tim peneliti yang dipimpin oleh Profesor Sanguk Kim di Departemen Ilmu Hayati di POSTECH menarik perhatian dengan berhasil meningkatkan keakuratan prediksi respons obat antikanker dengan menggunakan data yang paling mendekati respons orang sungguhan. Tim mengembangkan teknik pembelajaran mesin ini melalui algoritme yang mempelajari informasi transkrip dari organoid buatan yang berasal dari pasien sebenarnya, bukan model hewan. Temuan penelitian ini dipublikasikan di jurnal internasional Komunikasi Alam pada 30 Oktober.

Bahkan pasien dengan kanker yang sama memiliki reaksi yang berbeda terhadap obat anti kanker sehingga pengobatan yang disesuaikan dianggap terpenting dalam pengembangan pengobatan. Namun, prediksi saat ini didasarkan pada informasi genetik sel kanker, sehingga membatasi keakuratannya. Karena informasi biomarker yang tidak perlu, pembelajaran mesin mengalami masalah pembelajaran berdasarkan sinyal yang salah.

Untuk meningkatkan akurasi prediksi, tim peneliti memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan interaksi protein yang dapat berinteraksi dengan protein target serta transkriptom protein individu yang berhubungan langsung dengan target obat. Ini menginduksi pembelajaran produksi transkriptom dari protein yang secara fungsional dekat dengan protein target. Melalui ini, hanya biomarker terpilih yang dapat dipelajari, bukan biomarker palsu yang harus dipelajari oleh machine learning konvensional, yang meningkatkan akurasi.

Selain itu, data dari organoid yang diturunkan dari pasien – bukan model hewan – digunakan untuk mempersempit perbedaan respons pada pasien sebenarnya. Dengan metode ini, pasien kanker kolorektal yang dirawat dengan 5-fluorouracil dan pasien kanker kandung kemih yang diobati dengan cisplatin diperkirakan sebanding dengan hasil klinis yang sebenarnya.

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Universitas Sains & Teknologi Pohang (POSTECH). Catatan: Konten dapat diedit untuk gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel

Author Image
adminProzen