Naukowcy z Mayo Clinic zaprezentowali nowatorskie narzędzie oparte na sztucznej inteligencji o nazwie OmicsFootPrint. Jego zadaniem jest przekształcanie ogromnych ilości skomplikowanych danych biologicznych w łatwiejsze do analizy, dwuwymiarowe, kolorowe obrazy. Szczegóły dotyczące tej technologii zostały opublikowane w prestiżowym czasopiśmie Nucleic Acids Research.
Dziedzina nauki określana mianem „omics” obejmuje badanie genów, białek i innych molekularnych elementów organizmu, aby zrozumieć sposób jego funkcjonowania oraz procesy prowadzące do rozwoju chorób. Dzięki tworzeniu wizualnych map danych biologicznych, OmicsFootPrint umożliwia badaczom oraz lekarzom lepsze dostrzeganie wzorców w schorzeniach, takich jak nowotwory czy zaburzenia neurologiczne. Może to znacząco ułatwić personalizację terapii oraz pogłębić naszą wiedzę o mechanizmach chorób i ich wzajemnych interakcjach.
Zespół odpowiedzialny za projekt podkreśla, że dane biologiczne osiągają pełny potencjał dopiero wtedy, gdy można dostrzec zawartą w nich historię. Dzięki OmicsFootPrint możliwe staje się wyodrębnienie informacji ukrytych w ogromnych zbiorach danych, co znacznie przyspiesza procesy badawcze i diagnostyczne.
Geny można porównać do instrukcji obsługi ludzkiego organizmu, podczas gdy białka są ich wykonawcami, dbającymi o prawidłowe funkcjonowanie komórek. Jednak zmiany w tych instrukcjach, nazywane mutacjami, mogą prowadzić do powstawania chorób. OmicsFootPrint ułatwia analizę tych złożonych procesów, zamieniając informacje dotyczące aktywności genów, mutacji lub poziomów białek w szczegółowe, kolorowe mapy, które pomagają lepiej zrozumieć, co dzieje się wewnątrz organizmu.
W trakcie badań nad narzędziem OmicsFootPrint przetestowano jego zdolność do analizy odpowiedzi na leki oraz wieloaspektowych danych onkologicznych. Narzędzie pozwoliło zidentyfikować dwa typy nowotworu piersi – raki zrazikowe oraz przewodowe – z dokładnością wynoszącą średnio 87%. W przypadku raka płuc skuteczność narzędzia była jeszcze wyższa, ponieważ udało się określić dwa główne jego podtypy – gruczolakoraka oraz raka płaskonabłonkowego – z ponad 95% precyzją.
Badania wykazały również, że uzyskiwanie dokładniejszych wyników jest możliwe poprzez łączenie różnych typów danych molekularnych, zamiast korzystania wyłącznie z jednego zbioru. Dodatkowo, OmicsFootPrint udowodnił swoją skuteczność nawet w sytuacjach, w których dysponowano stosunkowo niewielką ilością próbek. Narzędzie wykorzystuje zaawansowaną metodę sztucznej inteligencji znaną jako „transfer learning”, czyli proces, w którym model uczony na dużych zbiorach danych może z powodzeniem stosować zdobytą wiedzę na nowych, mniej obszernych zestawach informacji. W jednym z eksperymentów udało się rozpoznać podtypy raka płuc z ponad 95% dokładnością przy użyciu mniej niż 20% standardowej objętości danych.
W celu zwiększenia precyzji i interpretowalności wyników, framework OmicsFootPrint wykorzystuje także technologię SHAP (SHapley Additive exPlanations). Metoda ta pozwala identyfikować najbardziej istotne biomarkery, geny lub białka, które mają największy wpływ na wyniki analizy, co może przyczynić się do odkrycia nowych ścieżek diagnostycznych i terapeutycznych.
OmicsFootPrint nie jest jednak tylko narzędziem badawczym – jego twórcy zaprojektowali je także z myślą o zastosowaniach klinicznych. Wiele instytucji medycznych napotyka na problem przechowywania ogromnych ilości danych biologicznych, a nowa technologia znacznie optymalizuje ten proces. Narzędzie potrafi skompresować obszerne zbiory do wizualnych obrazów zajmujących zaledwie 2% pierwotnej przestrzeni, co czyni je niezwykle efektywnym do integracji z elektronicznymi kartami pacjentów. W przyszłości może to zrewolucjonizować sposób diagnostyki i personalizacji leczenia.
Zespół badawczy Mayo Clinic nie zamierza poprzestać na dotychczasowych osiągnięciach. Planowane są dalsze badania nad wykorzystaniem OmicsFootPrint w analizie innych schorzeń, w tym chorób neurologicznych oraz innych skomplikowanych zaburzeń. Ponadto naukowcy pracują nad kolejnymi aktualizacjami narzędzia, które poprawią jego dokładność i elastyczność, a także umożliwią identyfikację nowych markerów chorobowych i potencjalnych celów terapeutycznych.
Nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji mają szansę odegrać kluczową rolę w przyszłości medycyny, dając lekarzom i naukowcom narzędzia, których jeszcze dekadę temu nie było na horyzoncie. OmicsFootPrint to kolejny krok w stronę bardziej precyzyjnej, spersonalizowanej opieki zdrowotnej, która może pomóc milionom pacjentów na całym świecie.
