Weill Cornell araştırmacıları, interferon-alfa'nın MPN hastalarında mutasyonlu kan kök hücrelerini nasıl yok...

OpenAI Vakfı, Kuzey Karolina’daki UNC Lineberger Kapsamlı Kanser Merkezi’ne kişiselleştirilmiş kanser aşılarını daha etkili hale getirmek için 40 milyon dolar hibe verdi. Araştırmacılar, yapay zeka modellerini eğiterek tümör hücrelerini daha doğru tanıyabilen aşılar geliştirmeyi amaçlıyor ve ilk klinik deneyleri üçlü negatif meme kanserinde planlıyor.
Kişiselleştirilmiş kanser aşıları (hastanın kendi tümör hücrelerinden üretilen aşılar), son yıllarda klinik deneylerde umut verici sonuçlar gösterdi; ancak geliştirme sürecinde çoğu başarısız oluyor. UNC Tıp Fakültesi’nden makine öğrenimi ve hesaplamalı tıp uzmanı Dr. Alex Rubinsteyn, sorunun aşılarda kullanılan hedeflerin yeterince veriye dayalı seçilmemesinden kaynaklandığını belirtiyor.
“Kişiselleştirilmiş kanser aşıları sonunda klinik etkililik belirtileri göstermeye başlıyor, ancak geliştirme sürecinde çoğu başarısız oluyor çünkü çok rastgele seçiliyorlar. Hedefimiz, zengin veri ve yapay zeka gücünü kullanarak dünyanın kişiselleştirilmiş ve daha etkili kanser aşıları tasarlamasına yardımcı olmak.”
OpenAI Vakfı Yaşam Bilimleri Bölüm Başkanı Jacob Trefethen ise yapay zekanın kanser tedavisi tasarımında büyük potansiyel taşıdığını, ancak bunun doğru biyolojik verilere erişime bağlı olduğunu vurguladı. Hibe kapsamında üç biyobankadan yüzlerce anonimleştirilmiş tümör ve bağışıklık hücresi örneği analiz edilecek ve elde edilen veriler dünya çapındaki araştırmacılara açık erişime sunulacak.
Proje kapsamında, üçlü negatif meme kanseri (TNBC — östrojen, progesteron ve HER2 reseptörlerini taşımayan, en agresif meme kanseri alt tiplerinden biri) hastalarında birden fazla aşı formülasyonu klinik deneylerde karşılaştırılacak. Araştırmacılar, tümör antijenlerini (bağışıklık sisteminin kanser hücrelerini tanımasını sağlayan proteinler) daha doğru seçerek aşının etkinliğini artırmayı hedefliyor. Kanser aşıları, tümör yüzeyindeki proteinleri kırmızı bayrak gibi işaretleyip bağışıklık sistemini yönlendiren bir mekanizmayla çalışır.
Kanser aşıları nasıl çalışır? Hastanın tümör hücrelerinden elde edilen proteinler kullanılarak bağışıklık sistemi kanser hücrelerini tanımaya ve yok etmeye eğitilir.
Bu hibe ne için kullanılacak? Yapay zeka modellerini eğitmek üzere klinik veri toplanacak ve üçlü negatif meme kanserinde birden fazla aşı formülasyonu test edilecek.
Veriler diğer araştırmacılarla paylaşılacak mı? Evet, OpenAI Vakfı’nın “Public Data for Health” programı kapsamında tüm veriler açık erişime sunulacak.
OpenAI Vakfı’nın 40 milyon dolarlık hibesi, kanser aşısı araştırmalarında yapay zeka destekli bir dönemi başlatıyor. UNC Lineberger’in toplayacağı açık veriler, yalnızca kendi klinik deneylerini değil, dünya çapındaki araştırmacıların kanser aşısı geliştirme çabalarını da hızlandırma potansiyeli taşıyor. Sonraki aşama, üçlü negatif meme kanserinde klinik deneylerin başlaması olacak.
Yorum Yapın