AI modeli ilə xərçəng müalicəsində yeni üfüqlər

Google DeepMind və Yale Universiteti, xərçəng hüceyrələrinin immunitet sistemini aldadaraq 'soyuq' şişlər yaratması problemini həll etmək üçün yeni bir AI modeli inkişaf etdirdi. C2S-Scale adlı bu model, 27 milyard parametrdən ibarət olmaqla, hüceyrələrin dilini anlamaq üçün xüsusi olaraq dizayn edilib.

Modelin iş prinsipi

Xərçəng immunoterapiyasının əsas problemi, bir çox şişlərin immunitet sisteminə 'görünməz' olmasıdır. C2S-Scale modeli, şişlərin antigen təqdim etmə prosesini gücləndirərək onları daha görünən hala gətirmək üçün dərman kombinasiyası tapmağa çalışdı. Modelin verdiyi proqnozlara əsasən silmitasertib (CX-4945) adlı dərman, interferon ilə birgə istifadə edildikdə antigen təqdimatını təxminən 50% artırır. Bu, şişlərin immunitet sistemi tərəfindən daha yaxşı tanınmasına səbəb ola bilər.

Laboratoriya təsdiqi

Modelin verdiyi proqnozlar laboratoriyada insan hüceyrələri üzərində test edildi. Nəticələr göstərdi ki:

• Silmitasertib tək başına antigen təqdimatına təsir göstərmir.
• Aşağı dozada interferon tək başına antigen təqdimatında cüzi təsir göstərir.
• Silmitasertib və aşağı dozada interferon birgə istifadə edildikdə antigen təqdimatında nəzərəçarpacaq dərəcədə artım müşahidə olunur.

Bu tapıntı, xərçəng müalicəsində dərman kombinasiyalarının potensialını artırır və 'soyuq' şişlərin 'isti' şişlərə çevrilərək immunoterapiyaya daha həssas olmasına imkan yaradır.

İnsanlara təsiri

Bu texnologiya, xərçəng müalicəsində daha təsirli və fərdiləşdirilmiş yanaşmaların inkişafına imkan yarada bilər. Xəstələrin müalicə prosesində şişlərin immunitet sisteminə daha görünən hala gəlməsi, müalicənin effektivliyini artırmaqla yanaşı, sağalma şanslarını da yüksəldə bilər.

Növbəti addımlar

Yale Universitetindəki tədqiqatçılar, modelin verdiyi digər proqnozları araşdırmağa davam edir. Bu tapıntılar klinik testlərə keçərsə, xərçəng müalicəsində yeni dərman kombinasiyalarının inkişafını sürətləndirə bilər. C2S-Scale modeli və onun resursları artıq tədqiqatçılar üçün əlçatandır. Tədqiqatçılar bu alətləri araşdıraraq yeni kəşflər edə bilərlər. Modelin koduna GitHub-da, resurslarına isə Hugging Face platformasında daxil olmaq mümkündür.