Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático contribuirán a la atención de pacientes con cáncer y al diseño de vacunas
Crédito: CC0 Public Domain
La inteligencia artificial/aprendizaje automático implica el desarrollo de sistemas informáticos que realizan tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Las personas usan AI/ML todos los días, por ejemplo, al usar dispositivos domésticos inteligentes o asistentes de voz digitales. El uso de AI/ML también está creciendo rápidamente en la investigación biomédica y la atención médica. En un artículo de punto de vista reciente, los investigadores del Rutgers Cancer Institute of New Jersey y la Rutgers New Jersey Medical School (NJMS) exploraron cómo la IA/ML complementará los enfoques existentes centrados en la información de secuencias de proteínas del genoma, incluida la identificación de mutaciones en tumores humanos.
Stephen K. Burley, MD, DPhil y colaboradores publicaron el estudio el 2 de diciembre en el New England Journal of Medicine.
¿Cuál es el potencial de la IA/MI en la investigación y la práctica clínica del cáncer?
Prevemos que las aplicaciones más inmediatas del modelado computarizado de estructuras se centrarán en mutaciones puntuales detectadas en tumores humanos (de línea germinal o somáticos). Los modelos de estructura computarizados de oncoproteínas frecuentemente mutadas (p. ej., el receptor del factor de crecimiento epidérmico, EGFR, que se muestra en la Figura 2B del artículo) ya se están utilizando para ayudar a identificar los genes impulsores del cáncer, permitir el descubrimiento de terapias, explicar la resistencia a los medicamentos e informar los planes de tratamiento.
¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos para AI/ML en el cuidado de la salud?
En los términos más amplios, los desafíos esenciales probablemente incluirían investigación y desarrollo de AI/ML, validación de tecnología, eficiencia /despliegue equitativo e integración coherente en los sistemas de atención médica existentes, y problemas inherentes relacionados con el entorno regulatorio junto con problemas complejos de reembolso médico.
¿Cómo tendrá esta tecnología un impacto en el diseño de vacunas, especialmente con respecto al SARS? -CoV-2?
Al ir más allá del conocimiento de la estructura 3D en proteomas completos (listas de piezas para biología y biomedicina), el modelado computacional preciso permitirá el análisis de cambios genéticos clínicamente significativos. ifest en 3D por proteínas individuales. Por ejemplo, la variante delta del SARS-CoV-2 de la proteína espiga preocupante lleva 13 cambios de amino. Las estructuras 3D determinadas experimentalmente de las variantes de la proteína espiga del SARS-CoV-2 unidas a varios anticuerpos, todas disponibles en acceso abierto desde el Banco de datos de proteínas, se pueden usar con modelos de estructura computarizados de nuevas variantes de proteínas espiga preocupantes para comprender el impacto potencial en otros aminoácidos. cambios. En el trabajo actualmente en curso (aún sin publicar), hemos utilizado enfoques de IA/ML para comprender la relación estructura-función de la proteína de punta preocupante de la variante omicron del SARS-CoV-2 (con más de 30 cambios de aminoácidos), que ilustran prácticas e inmediatas. aplicación de esta tecnología emergente.
¿Cuál es el siguiente paso para utilizar mejor la IA/ML en la investigación del cáncer?
Desarrollo y difusión equitativa de herramientas fáciles de usar que los biólogos del cáncer pueden usar para comprender las estructuras tridimensionales de las proteínas implicadas en los cánceres humanos y cómo las mutaciones somáticas afectan la estructura y la función que conducen a la proliferación descontrolada de células tumorales.
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Uso de modelos informáticos para predecir la evolución de nuevas variantes de COVID Más información: Stephen K. Burley et al, Predicting Proteome-Scale Protein Structure with Artificial Intelligence, New England Journal de Medicina (2021). DOI: 10.1056/NEJMcibr2113027 Información de la revista: New England Journal of Medicine
Proporcionado por Rutgers Cancer Institute of New Jersey Cita: Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático contribuirán a cuidado de pacientes con cáncer y diseño de vacunas (8 de diciembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-12-artificial-intelligence-machine-contribute-cancer.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.