最近の研究により、ナノ情報学と機械学習を組み合わせた新しい方法が癌細胞の行動を正確に予測しました。
これにより、薬物感度や転移性などの明確な特性を持つ細胞亜集団の識別が可能になります。
この革新的なアプローチは、さまざまな生物学的行動を伴う癌細胞の亜集団の迅速な識別を可能にすることにより、がんの予測と治療に革命をもたらす可能性があります。
疾患の進行と治療の有効性を監視するための新しい臨床検査の開発にもつながる可能性があります。
機械学習アルゴリズムが癌を予測する方法
関係する研究の初期段階がん細胞をさまざまなサイズの粒子にさらす、それぞれが一意の色で識別されます。
その後、各セルによって消費される正確な量の粒子が定量化されました。
機械学習アルゴリズムは、これらの取り込みパターンを分析して、薬物の感度や転移の可能性などの重要な細胞挙動を予測しました。
「私たちの方法は、同一に見えるが生物学的レベルで異なる動作をする癌細胞を区別する能力において斬新です」と、研究を共同主導したYoel Goldstein氏は説明しました。
「この精度は、マイクロとナノ粒子が細胞に吸収される方法のアルゴリズム分析によって達成されます。」
Goldsteinは次のように付け加えました。「新しいタイプのデータを収集して分析できることは、正確ながんの予測を通じて臨床治療と診断に革命をもたらす可能性があるため、この分野の新しい可能性をもたらします。」
新しい臨床検査は患者ケアを大幅に改善します
この研究は、大幅に可能性のある新しいタイプの臨床検査の道を開いていますbet365 フリースピン.
イメージングスキャンや組織生検などの従来の癌予測方法は、侵襲的で費用がかかり、時間がかかり、治療と潜在的な誤診の遅延につながる可能性があります。
これらのアプローチは、がんの進行の動的な性質を捉えていない可能性があり、細胞レベルでの病気の行動に対する洞察が限られている可能性があります。
これは、個別化医療の重要な進歩を表す、より効果的で非侵襲的な診断ツールの緊急の必要性を強調しています。
この研究のもう1つの共同リーダーであるラーベニー教授は、「この発見により、患者生検の細胞を使用して、癌の進行または化学療法耐性を迅速に予測することができます。
「標的免疫療法治療の有効性を評価する革新的な血液検査の開発にもつながる可能性があります。」
