การแพทย์
AI ค้นพบยีนกลิ่นที่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ของโรคมะเร็ง
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ดได้ใช้ AI ในการค้นพบความเชื่อมโยงที่อาจเกิดขึ้นระหว่างมะเร็งลำไส้ใหญ่และยีนรับรู้กลิ่น ตามรายงานของ Phys.org นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ดและมหาวิทยาลัยซูริกได้ใช้ AI ในการค้นพบว่ายีนรับรู้กลิ่นในเซลล์มะเร็งลำไส้ใหญ่แสดงถึงความน่าจะเป็นที่สูงขึ้นของผลลัพธ์ที่ไม่ดี
ยีนถูกแสดงออกเมื่อข้อมูลใน DNA ถูกใช้ในการสร้างโมเลกุล เช่น โปรตีน การแสดงออกของยีนมักควบคุมการผลิตโปรตีนและเวลาที่ผลิตออกมา โดยทำหน้าที่เป็นสวิตช์เปิด-ปิด มนุษย์มียีนประมาณ 400 ยีที่รับผิดชอบต่อการรับรู้กลิ่น แต่ที่สำคัญสำหรับการศึกษานี้คือ ยีนเหล่านี้แสดงออกในหลายส่วนของร่างกาย นอกเหนือจากจมูก หากยีนกลิ่นเหล่านี้แสดงออก หมายความว่าคำสั่งสำหรับยีนเหล่านี้กำลังถูกอ่านและดำเนินการ นักวิทยาศาสตร์สามารถจัดการระดับการแสดงออกของยีนและใช้งานได้
การศึกษาที่ตีพิมพ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ใน Molecular Systems Biology นำโดย Dr. Heba Sailem จาก Institute of Biomedical Engineering และมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ด ซาเลมและทีมวิจัยได้ศึกษาว่าเซลล์ในร่างกายจัดระเบียบอย่างไร โดยมีเป้าหมายในการศึกษาว่ามะเร็งนำไปสู่การเสียโครงสร้างเนื้อเยื่อในร่างกายอย่างไร เพื่อพัฒนาวิธีรักษาที่มีประสิทธิภาพ นักวิทยาศาสตร์จะต้องเข้าใจยีนใดที่มีบทบาทในการเปลี่ยนแปลงเนื้อเยื่อ ทีมวิจัยได้ใช้แอลกอริธึมการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในองค์กรของตัวอย่างเซลล์ โมเดล AI ได้รับข้อมูลภาพที่รวบรวมโดยกล้องจุลทรรศน์แบบหุ่นยนต์ ซึ่งมีภาพหลายล้านภาพของเซลล์มะเร็งลำไส้ใหญ่
ทีมวิจัยได้ทดลองโดยการลดการแสดงออกของยีนแต่ละยีนในเซลล์มะเร็งลำไส้ใหญ่แต่ละเซลล์ หลังจากที่การเปลี่ยนแปลงถูกนำไปใช้กับยีนและการแสดงออกลดลง นักวิจัยพบว่ายีนรับรู้กลิ่นแสดงถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับการจัดเรียงและการแพร่กระจายของเซลล์ ดูเหมือนว่าการลดการแสดงออกของยีนกลิ่นสามารถควบคุมการแพร่กระจายของเซลล์ได้โดยการลดความสามารถในการเคลื่อนที่ของเซลล์ ในทางกลับกัน การเคลื่อนที่ของเซลล์สามารถเพิ่มขึ้นได้โดยการมีการแสดงออกของยีนกลิ่นที่สูงขึ้น
ซาเลมอธิบายว่ายีนกลิ่นเหมือน “สัญชาตญาณที่ 6” ที่เซลล์มะเร็งสามารถใช้เพื่อค้นหาเส้นทางออกจากสภาพแวดล้อมของเนื้องอก ซึ่งเป็นพิษ และแพร่กระจายไปยังบริเวณอื่น ๆ ของร่างกับผู้ป่วย ซาเลมยังอธิบายถึงความสำคัญของ AI ในการค้นพบครั้งนี้ โมเดล AI ที่นักวิจัยใช้สามารถเพิ่มความเร็วในการวิจัยได้อย่างมาก โมเดล AI หลังจากได้รับการฝึกอบรมจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของฟังก์ชันและลักษณะของยีน สามารถทำหน้าที่อัตโนมัติในการระบุประเภทของเซลล์ในภาพ ซาเลมอธิบาย
“โดยใช้ระบบ AI ที่พัฒนาแล้ว เราสามารถเรียนรู้ได้มากขึ้นจากการทดลองเหล่านี้และเร่งการระบุยีนที่เปลี่ยนแปลงโครงสร้างเนื้อเยื่อในมะเร็ง
CRIPSR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) เทคโนโลยีการแก้ไขยีนเป็นวิธีหลักที่ลดระดับการแสดงออกของยีนประมาณ 20,000 ยีนในเซลล์เพื่อศึกษาว่าการแสดงออกของยีนมีผลต่อเซลล์มะเร็งอย่างไร เมื่อรวมกับการพัฒนาที่เพิ่มขึ้นในเทคโนโลยีการแก้ไขยีน การวิจัยที่ทำโดยซาเลมและเพื่อนร่วมงานอาจทำให้เกิดวิธีการใหม่ในการระบุบทบาทของยีนต่าง ๆ ในมะเร็งชนิดต่าง ๆ ซึ่งอาจนำไปสู่การรักษาใหม่ ๆ ได้
