Прогнозирование лекарственного ответа и синергии с использованием модели глубокого обучения раковых клеток человека

Большинство клинических испытаний противоопухолевых лекарств не заканчивается ничем хорошим, что связано с неполным пониманием механизмов, регулирующих ответную реакцию организма. В настоящее время лишь 4% от всех разрабатываемых противораковых лекарств оказываются эффективны. Для создания новых препаратов все чаще привлекают алгоритмы машинного и глубокого обучения, но большинство из них нацелены на монотерапию, а их решения сложно интерпретировать.

Исследователи с медицинского факультета Калифорнийского университета в Сан-Диего и из Онкологического центра Мура также обратились к методам машинного обучения, создав программу под названием DrugCell. Она предсказывает действие комбинаций лекарств, а не отдельных препаратов, причем варианты подбирает не случайным образом. Для обучения алгоритма потребовались данные по реакциям 1235 линий опухолевых клеток на 684 лекарства. Результаты, полученные DrugCell, проще интерпретировать благодаря особой структуре алгоритма, и они дополнительно проверяются с помощью комбинаторного CRISPR, скрининга in vitro и ксенотрансплантатов, полученных от пациентов.

Источник: www.sciencedirect.com

Комментарии: