Учёные из Тель-Авивского университета разработали инновационный инструмент на основе искусственного интеллекта, позволяющий анализировать поведение клеток и их реакцию на различные лекарственные препараты. Этот метод может значительно улучшить стратегии лечения таких заболеваний как рак. Исследование было опубликовано в журнале “Nature Methods”.

Система, получившая название scNET (от англ. single-cell network), использует искусственный интеллект для интеграции данных о клетках с информацией о взаимодействиях белков, что позволяет снизить уровень “шума” в данных и более точно выявлять поведение иммунных клеток.

Профессор Асаф Мади из Медицинского факультета Тель-Авивского университета отметил, что в последние десять лет исследователи смогли собирать данные для изучения отдельных клеток из различных тканей посредством анализа экспрессии генов. Однако эти данные часто содержат высокий уровень “шума”, что затрудняет их интерпретацию.

Система scNET позволяет объединить данные о клетках с информацией о взаимодействиях белков, создавая своего рода “социальную сеть” белков. Это помогает уменьшить уровень “шума” и более точно определить функциональное поведение различных типов клеток, особенно иммунных.

Профессор Родед Шаран, руководитель Школы компьютерных наук и искусственного интеллекта, подчеркнул, что scNET может быть полезен для понимания реакций клеток на различные лекарственные препараты, что, в свою очередь, может привести к разработке более эффективных методов лечения различных заболеваний.

PhD-студент Рон Шейнин добавил, что использование scNET может помочь в выявлении новых мишеней для лекарственных препаратов.