Google duyurdu DerinSomatikTümör genetik dizilerindeki kanserle ilişkili mutasyonları daha doğru bir halde tanımlayabilen bir suni zeka aracı.
Kanser, hücre bölünmesini yöneten kontrollerin arızalanmasıyla adım atar. Bir tümörün büyümesine yol açan spesifik genetik mutasyonları bulmak, etkili tedavi planları oluşturmak için oldukca önemlidir. Doktorlar artık belirli bir kanserin iyi mi büyüdüğünü ve yayıldığını hedefleyebilecek tedavileri bilgilendirmek için biyopsilerden tümör hücresi genomlarını tertipli olarak sıralıyor.
Nature Bioteknoloji’de gösterilen bu emek verme, tümör hücrelerindeki genetik varyantları mevcut yöntemlerden daha yüksek bir doğrulukla tanımlamak için evrişimli sinir ağlarını kullanan bir vasıta sunuyor. Google, hem DeepSomatic’i hem de kendisi için oluşturulan yüksek kaliteli eğitim veri kümesini her insanın erişimine açık hale getirdi.
İçindekiler
Somatik varyantların zorluğu
Kanser genetiği karmaşıktır. Genom dizilimi genetik kanser varyasyonlarını bulsa da, gerçek değişkenleri dizileme hatalarından ayırmak zor olsa gerek ve bu durumda bir suni zeka aracı memnuniyetle karşılanacaktır. Bir çok kanser, ebeveynlerden alınan kalıtsal ‘germ hattı’ varyantlarından ziyade, doğumdan sonrasında edinilen ‘somatik’ varyantlardan meydana gelmektedir.
Somatik mutasyonlar, UV ışığı şeklinde çevresel faktörler DNA’ya zarar verdiğinde yada DNA replikasyonu esnasında rastgele hatalar meydana vardığında meydana gelir. Bu varyantlar düzgüsel hücre davranışını değiştirdiğinde kontrolsüz çoğalmaya niçin olarak kanser gelişimini ve ilerlemesini tetikleyebilir.
Somatik varyantları tanımlamak, kalıtsal olanları bulmaktan daha zor olsa gerek bu sebeple tümör hücreleri içinde düşük frekanslarda, kimi zaman de sıralama hata oranının kendisinden daha düşük oranlarda var olabilirler.
DeepSomatic iyi mi çalışır?
Klinik ortamlarda bilim adamları hem biyopsideki tümör hücrelerini hem de hastadaki düzgüsel hücreleri diziliyor. DeepSomatic, tümör hücrelerindeki kalıtsal olmayan varyasyonları tespit ederek farklılıkları tespit ediyor. Bu varyasyonlar, tümörün büyümesini neyin tetiklediğini ortaya koyuyor.
Model, hem tümör hem de düzgüsel örneklerden alınan ham genetik sıralama verilerini, sıralama verileri ve bunların kromozom süresince hizalanması da dahil olmak suretiyle çeşitli veri noktalarını temsil eden görüntülere dönüştürür. Evrişimli bir sinir ağı, sıralama hatalarını filtrelerken standart referans genomu, ferdin düzgüsel kalıtsal varyantları ve kansere yol açan somatik varyantları ayırt etmek için bu görüntüleri çözümleme eder. Çıktı, kanserle ilişkili mutasyonların bir listesidir.
DeepSomatic ek olarak düzgüsel hücre örnekleri mevcut olmadığında ‘yalnızca tümör’ modunda da çalışabilir; bu durum lösemi şeklinde kan kanserlerinde çoğunlukla görülür. Bu, aracın birçok araştırma ve klinik senaryoda uygulanabilir olmasını sağlar.
Daha duyarlı bir suni zeka kanser araştırma aracının eğitilmesi
Doğru bir suni zeka modelinin eğitilmesi, yüksek kaliteli veriler gerektirir. Suni zeka aracı için Google ve UC Santa Cruz Genomik Enstitüsü ve Ulusal Kanser Enstitüsü’ndeki ortakları, CASTLE isminde bir karşılaştırma veri kümesi oluşturdu. Dört meme kanseri örneğinden ve iki akciğer kanseri örneğinden tümör ve düzgüsel hücreleri sıraladılar.
Bu örnekler, çıktıları birleştirerek ve platforma özgü hataları ortadan kaldırarak tek, doğru bir referans veri kümesi oluşturmak için önde gelen üç sıralama platformu kullanılarak çözümleme edildi. Veriler, aynı kanser türünün bile oldukca değişik mutasyonel imzalara haiz olabileceğini gösteriyor; bu bilgiler, hastanın belirli tedavilere vereceği tepkiyi tahmin etmeye destek olabilecek bilgiler.
DeepSomatic modelleri, üç ana sıralama platformunun tamamında öteki yerleşik yöntemlerden daha iyi performans gösterdi. Vasıta, ekleme ve silme yada ‘Indel’ adında olan karmaşık mutasyonları tanımlamada başarıya ulaşmış oldu. Bu varyantlar için DeepSomatic, Illumina sıralama verilerinde %90 F1 puanı elde ederken, bir sonraki en iyi yöntemde bu oran %80’di. Bu iyileşme Pacific Biosciences verilerinde daha çarpıcıydı; DeepSomatic %80’in üstünde puan alırken bir sonraki en iyi vasıta %50’den azca puan aldı.
AI, sıkıntılı örnekleri çözümleme ederken iyi performans gösterdi. Testler, DNA hasarı oluşturabilen ve analizi karmaşık hale getirebilen yaygın bir yöntem olan formalinle sabitlenmiş parafine gömülmüş (FFPE) ile korunmuş bir meme kanseri örneğini içeriyordu. Ek olarak, proteinleri kodlayan genomun yalnızca %1’ini sıralayan daha uygun maliyetli bir yöntem olan tam ekzom dizilemesinden (WES) elde edilmiş veriler üstünde de kontrol edildi. Her iki senaryoda da DeepSomatic öteki araçlardan daha iyi performans gösterdi ve düşük kaliteli yada geçmiş örnekleri çözümleme etmede kullanışlı bulunduğunu gösterdi.
Tüm kanserler için bir suni zeka aracı
Suni zeka aracı, öğrendiklerini eğitim almadığı yeni kanser türlerine uygulayabildiğini gösterdi. Agresif bir beyin kanseri olan glioblastoma örneğini çözümleme etmek için kullanıldığında, hastalığa niçin olduğu malum birkaç varyantı başarıyla tespit etti. Kansas City’deki Children’s Mercy ile ortaklaşa yürütülen şirket, sekiz pediatrik lösemi örneğini çözümleme etti ve yalnızca tümör örnekleriyle çalışmasına karşın evvelde malum varyantları bulurken 10 yeni varyantı da belirledi.
Google, araştırma laboratuvarlarının ve klinisyenlerin bireysel tümörleri daha iyi idrak etmek için bu aracı benimseyeceğini umuyor. Malum kanser varyantlarını tespit ederek mevcut tedavilere yönelik seçimlerin yönlendirilmesine destek olabilir. Yenilerini tanımlayarak yeni tedavilere yol açabilir. Amaç, duyarlı tıbbı geliştirmek ve hastalara daha etkili tedaviler sunmaktır.
Ek olarak bakınız: MHRA, hasta bakımına yönelik yeni nesil suni zeka araçlarını hızlandırıyor
Sektör liderlerinden suni zeka ve büyük veri hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, TechEx ve aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle aynı yerde bulunmaktadır: Siber Güvenlik Fuarıtıklamak Burada daha çok data için.
AI News tarafınca desteklenmektedir TechForge Medyası. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.