Технологията за машинно обучение направи монументален скок в областта на персонализираната медицина, носейки надежда за по-ефективно лечение на сериозни заболявания като рак. Учени от Университета на Ватерло разработиха революционна програма GraphNovo , която използва изкуствен интелект за анализ на състава на неизвестни клетки и точно идентифициране на пептидни последователности. Този пробив има потенциала да революционизира областта на имунотерапията и да проправи пътя за силно персонализирани лечения.

Пептидите, които са вериги от аминокиселини вътре в клетките, играят критична роля във функционирането на нашето тяло. Те са толкова важни и уникални, колкото ДНК или РНК, и носят ценна информация за различни заболявания. При здрав човек имунната система може да разпознае пептиди от анормални или чужди клетки, като ракови клетки или вредни бактерии, и да ги насочи за унищожаване. При хора с отслабена имунна система обаче този процес често е нарушен.

Имунотерапията има за цел да преквалифицира имунната система да разпознава и унищожава опасни нашественици. За да постигнат тази цел, учените трябва да секвенират пептидите между нормалните и раковите тъкани, за да идентифицират разликите. Въпреки това, този процес на секвениране може да бъде изключително сложен, особено за нови заболявания или уникални ракови клетки, които не са широко проучени. Съществуващите пептидни бази данни не винаги са достатъчни, тъй като ракът и имунната система на всеки човек са различни.

За да разрешат този проблем, учените използват техника, наречена de novo пептидно секвениране, която включва бързо анализиране на нова проба с помощта на масспектрометрия. Въпреки това, този процес може да доведе до непълни или липсващи пептидни последователности. Тук GraphNovo идва на помощ.

GraphNovo използва алгоритми за машинно обучение, за да подобри точността на пептидната последователност чрез попълване на празнините с точна масова информация. Тази революционна технология има потенциала да революционизира различни области на медицината, особено при лечението на рак и разработването на ваксини срещу болести като ебола и COVID-19. Чрез точното определяне на пептидните последователности лекарите ще могат да разработят индивидуални планове за лечение, които отчитат уникалните биологични характеристики на всеки човек.

Zeping Mao, докторант в Cheriton School of Computer Science, който разработи GraphNovo под ръководството на д-р Ming Li, подчертава важността на този пробив: „Освен ако нямаме достатъчно добър алгоритъм, няма да можем да създадем лечения. В момента всичко е теоретично. Но скоро ще можем да го използваме в реалния свят."

Разработването на GraphNovo е свидетелство за ангажимента на Университета на Ватерло за напредък в пресечната точка между технологиите и здравеопазването. Този пробив в областта на изкуствения интелект има потенциала да промени пейзажа на персонализираната медицина и да донесе нова надежда на пациентите, борещи се със сериозни заболявания.