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Os cientistas de NUS desenvolvem a nova tecnologia para personalizar o cocktail óptimo do ` da droga' para pacientes do mieloma

Uma equipe multidisciplinar dos pesquisadores da universidade nacional de Singapura (NUS) desenvolveu uma plataforma da tecnologia (AI) de inteligência artificial que poderia potencial mudar a maneira as combinações da droga que estão sendo projectadas, daqui permitindo medica para determinar rapidamente a combinação a mais eficaz da droga para um paciente.

Aplicando a plataforma para o mieloma múltiplo resistente aos medicamentos, um tipo de cancro de sangue, os pesquisadores podia estabelecer combinações eficazes novas da droga, assim como identifica os pacientes que podem ser mais responsivos a estes tratamentos dentro sob uma semana.

Os métodos existentes para projetar combinações da droga envolvem tipicamente testar combinações arbitrárias de drogas de uso geral ou incorporar terapias visadas novas em combinações estabelecidas da droga. Bortezomib-contendo combinações da droga são usados actualmente como o primeiro e a segundo-linha tratamento para o mieloma múltiplo. Contudo, a maioria de pacientes tornam-se inevitàvel resistentes a estas drogas e as combinações novas precisam de ser estabelecidas. Quando algumas combinações mais novas mostrarem para ser eficazes para alguns pacientes, a identificação rápida de um tratamento personalizado óptimo para um paciente específico de um período infinito de combinações possíveis da droga permanece um desafio.

Personalizando a droga óptima “cocktail” para cada AI de utilização paciente

A equipa de investigação que compreendem clínicos, os coordenadores e os biólogos moleculars de NUS desenvolveram conseqüentemente a plataforma da tecnologia do AI, plataforma fenotípica quadrática da optimização (QPOP), para acelerar o projecto da combinação da droga e para identificar as combinações as mais eficazes da droga visadas nos pacientes individuais que usam séries de dados experimentais pequenas. Com apenas uma pequena quantidade de sangue ou de amostra da medula dos pacientes, a plataforma pode traçar a resposta da droga que um grupo de combinações da droga terá nas células cancerosas do paciente específico.

De uma associação inicial de 114 drogas aprovados pelo FDA, QPOP podia identificar uma série de combinações eficazes da droga, incluindo uma combinação completamente nova e inesperada que outperformed o padrão do regime do cuidado para o mieloma tido uma recaída. O desempenho da combinação nova foi validado contra 13 amostras pacientes. QPOP foi usado igualmente para ajustar relações da dosagem da combinação nova para a eficácia óptima.

Usando outras quatro amostras do paciente, a equipa de investigação demonstrou mais que QPOP podia avaliar e classificar a combinação nova contra a outra corrente dois usou clìnica combinações da droga. A combinação nova foi encontrada para ser a opção a mais eficaz do tratamento para duas das amostras pacientes do mieloma testadas. Quando a combinação nova não era a mais eficaz para todas as quatro amostras pacientes, QPOP podia combinar a melhor combinação da droga a cada paciente, daqui demonstrando o prova--conceito para a medicina personalizada.

A capacidade de QPOP para incorporar simultaneamente a optimização e a personalização de combinações da droga com a velocidade inaudita abre a porta a melhorar a acessibilidade paciente à medicina personalizada. As terapias novas da combinação podem igualmente significativamente alargar o espectro de tratamentos eficazes para pacientes.

O Dr. Edward Kai-Hua Comida, investigador principal no instituto de Singapura, NUS da ciência do cancro, que conduziu o estudo, disse, “QPOP revoluciona a maneira em que as combinações da droga são projectadas e representa uns pontos chave nos cuidados médicos que podem ser transformados com AI. A eficiência desta plataforma em utilizar séries de dados experimentais pequenas permite a identificação de combinações óptimas da droga em uma maneira oportuna e rentável, que marque um pulo grande para a frente no campo da medicina personalizada.”

Os outros institutos de investigação de NUS envolvidos na revelação de QPOP incluem o instituto de Singapura para Neurotechnology (SINAPSE) e o instituto biomedicável para a pesquisa da saúde e a tecnologia globais (BIGHEART).

A pesquisa foi conduzida em colaboração com a agência para a ciência, a tecnologia e a pesquisa, o instituto nacional do cancro da universidade, Singapura, e o University of California, Los Angeles. Os resultados foram publicados na medicina Translational da ciência o 9 de agosto de 2018.

Passos seguintes

A equipe está trabalhando agora para a tradução deste trabalho na clínica. Olharão em pacientes de recrutamento para os ensaios clínicos em perspectiva relativos a QPOP e a outras plataformas da inteligência artificial em 2019, assim como expandem a aplicação da plataforma em outras áreas da doença.