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Gli scienziati di NUS sviluppano la nuova tecnologia per personalizzare il cocktail ottimale del ` della droga' per i pazienti di mieloma

Un gruppo pluridisciplinare dei ricercatori dall'università nazionale di Singapore (NUS) ha sviluppato una piattaforma della tecnologia (AI) di intelligenza artificiale che potrebbe potenzialmente cambiare il modo le combinazioni della droga che stanno progettande, quindi permettendo cura per determinare rapidamente la combinazione della droga più efficace per un paziente.

Applicando la piattaforma verso il mieloma multiplo resistente alla droga, un tipo di cancro di sangue, i ricercatori poteva stabilire le nuove efficaci combinazioni della droga come pure identifica i pazienti che possono essere più rispondenti a questi trattamenti dentro al di sotto di una settimana.

I metodi attuali per la progettazione delle combinazioni della droga comprendono tipicamente verificare le combinazioni arbitrarie di droghe comunemente usate o comprendere le nuove terapie mirate a nelle combinazioni stabilite della droga. Bortezomib-contenendo le combinazioni della droga corrente sono usati come il primo ed il trattamento del secondo line per il mieloma multiplo. Tuttavia, la maggior parte dei pazienti diventano inevitabilmente resistenti a queste droghe e le nuove combinazioni devono essere stabilite. Mentre alcune più nuove combinazioni hanno indicato per essere efficaci per alcuni pazienti, l'identificazione rapida di un trattamento personale ottimale per un paziente specifico da una portata infinita delle combinazioni possibili della droga rimane una sfida.

Personalizzando la droga ottimale “cocktail„ per ogni paziente che usando AI

Il gruppo di ricerca che comprendono i clinici, gli ingegneri ed i biologi molecolari da NUS quindi hanno sviluppato la piattaforma della tecnologia di AI, piattaforma fenotipica quadratica dell'ottimizzazione (QPOP), per accelerare la progettazione di combinazione della droga e per identificare le combinazioni della droga più efficaci mirate a ai diversi pazienti che usando i piccoli insiemi di dati sperimentali. Con appena una piccola quantità di sangue o di campione del midollo osseo dai pazienti, la piattaforma può mappare la risposta della droga che un insieme delle combinazioni della droga avrà sulle cellule tumorali specifiche del paziente.

Da un raggruppamento iniziale di 114 droghe approvate dalla FDA, QPOP poteva identificare una serie di efficaci combinazioni della droga, compreso una combinazione completamente novella ed inattesa che ha superato il livello del regime di cura per il mieloma ricaduto. La prestazione della combinazione novella è stata convalidata contro 13 campioni pazienti. QPOP egualmente è stato usato per regolare i rapporti di dosaggio della combinazione novella per l'efficacia ottimale.

Facendo uso altri di quattro campioni del paziente, il più ancora del gruppo di ricerca dimostrato che QPOP poteva confrontare clinicamente ed allineare la combinazione novella con l'altra corrente due ha usato le combinazioni della droga. La combinazione novella è stata trovata per essere l'opzione del trattamento più efficace per due dei campioni collaudati pazienti di mieloma. Mentre la combinazione novella non era il più efficace per tutti e quattro i campioni pazienti, QPOP poteva abbinare la migliore combinazione della droga ad ogni paziente, quindi dimostrando il proof of concept per medicina personale.

La capacità di QPOP di comprendere simultaneamente l'ottimizzazione e la personalizzazione delle combinazioni della droga con velocità senza precedenti apre la porta a migliorare l'accessibilità paziente a medicina personale. Le nuove terapie di combinazione possono anche estendere significativamente la gamma di efficaci trattamenti per i pazienti.

Il Dott. Edward Kai-Hua Chow, ricercatore principale all'istituto di scienza del Cancro di Singapore, NUS, che piombo lo studio, ha detto, “QPOP rivoluziona il modo in cui le combinazioni della droga sono progettate e rappresenta un'area chiave nella sanità che può essere trasformata con AI. Il risparmio di temi di questa piattaforma nell'utilizzazione degli insiemi di dati sperimentali piccoli permette all'identificazione delle combinazioni ottimali della droga in un modo tempestivo e costo-efficiente, che traccia un grande salto in avanti nel campo di medicina personale.„

Gli altri istituti di ricerca di NUS coinvolgere nello sviluppo di QPOP comprendono l'istituto di Singapore per Neurotechnology (SINAPSE) e l'istituto biomedico per la ricerca di salubrità e la tecnologia globali (BIGHEART).

La ricerca è stata condotta in collaborazione con l'agenzia per scienza, la tecnologia e la ricerca, l'istituto nazionale del Cancro dell'università, Singapore e l'università di California, Los Angeles. I risultati sono stati pubblicati nella medicina di traduzione di scienza il 9 agosto 2018.

Punti seguenti

Il gruppo ora sta lavorando verso la traduzione del questo lavoro nella clinica. Esamineranno i pazienti di reclutamento per i test clinici futuri relativi a QPOP e ad altre piattaforme di intelligenza artificiale nel 2019 come pure ampliano l'applicazione della piattaforma in altre aree di malattia.