BezRak.com

Прочети още статии на тема:

иновативна медицина

Нова технология може да определя кои лекарствени комбинации унищожават раковите клетки

Нова технология може да определя кои лекарствени комбинации унищожават раковите клетки
03 декември 2020

Когато здравните специалисти лекуват пациенти, страдащи от рак в напреднал стадий, те обикновено трябва да използват комбинация от различни терапии. В допълнение към оперативната намеса, пациентите често се подлагат на лъче- или химиотерапия, както и на комбинация от двете лечения.

Всяко лекарствено средство е предназначено за борба с различни видове ракови клетки. Комбинираните лекарствени терапии често подобряват ефективността на лечението и могат да намалят вредните странични ефекти, тъй като дозата на отделните лекарства може да бъде намалена. Експерименталният скрининг на лекарствени комбинации обаче изисква много време и средства, като често не успява да определи подходящите лекарствени комбинации за постигане на необходимия ефект. Учените разработват нов метод, базиран на така нереченото „машинно обучение“, който може да идентифицира най-подходящите комбинации за селективно унищожаване на ракови клетки със специфичен генетичен или функционален състав.

Изследователи от Университета „Аалто“ (Aalto University), Университета в Хелзинки (University of Helsinki) и Университета в Турку (University of Turku) във Финландия разработват модел на машинно обучение, който може да прогнозира с точност въздействието на комбинации от различни противоракови лекарства върху определени видове ракови клетки. Новият модел включва голям набор от данни, получени от предишни проучвания, които изследват връзката между лекарствата и раковите клетки. Резултатите от проучването са публикувани в научния журнал „Нейчър – комуникации“ (Nature Communications).

Моделът дава много точни резултати. Например, стойностите на така наречения коефициент на корелация в нашите експерименти бяха повече от 0,9, което показва отлична надеждност“, отбелязват изследователите.

Моделът определя с точност начинът, по който дадена лекарствена комбинация инхибира селективно определени ракови клетки, като ефектът от лекарствената комбинация върху този вид рак не е бил тестван предварително. Този подход ще помогне на учените, които изследват рака, да определят кои лекарствени комбинации имат потенциал да бъдат тествани в бъдещи изследвания относно лечението на заболяването.

Този модел за машинно обучение може да се използва и за лечението на неракови болести. В този случай ще трябва да се използват данни, свързани със специфичното заболяване. Например моделът може да се използва, за да се изследва как различните комбинации от антибиотици влияят върху определени бактериални инфекции или дори за тестване на тяхната ефективност при унищожаването на клетки, заразени с коронавирус (SARS-Cov-2).

Източници:

1. Heli Julkunen, Anna Cichonska, Prson Gautam, Sandor Szedmak, Jane Douat, Tapio Pahikkala, Tero Aittokallio, Juho Rousu. Leveraging multi-way interactions for systematic prediction of pre-clinical drug combination effects. Nature Communications, 2020; 11 (1) DOI: 10.1038/s41467-020-19950-z
2. https://www.sciencedaily.com/releases/2020/12/201201084800.htm
Прочети още статии на тема:

иновативна медицина

0 Коментара

Няма коментари.

Няма коментари. Ако желаете напишете вие първи коментар.

Напиши коментар

Напиши коментар

Био масло от коноп с 10% канабидиол - CBD 10 %

Потърсете ни в социалните мрежи