Un premier réseau neuronal basé sur l'intelligence artificielle (IA) en son genre peut rapidement analyser et interpréter des millions de cellules d'un échantillon de patient, prédisant les changements moléculaires dans le tissu. Il peut potentiellement déterminer où les traitements personnalisés pourraient être les plus efficaces pour des conditions telles que le cancer.
NicheCompass exploite la puissance de l'IA générative pour créer une base de données visuelle combinant des données génomiques spatiales sur les types de cellules, où elles se trouvent, et comment elles communiquent. Créée par des chercheurs du Wellcome Sanger Institute, l'Institut de l'IA pour la santé à Helmholtz Munich, l'Université de Würzburg, et leurs collaborateurs dans le cadre de l'initiative plus large de l'atlas des cellules humaines, il s'agit de la première méthode d'IA capable de mesurer et d'interpréter une gamme de données du réseau social d'une cellule pour reconnaître et analyser différents voisins cellulaires.
Un nouvel article, publié aujourd'hui (18 mars) Génétique de la natureintroduit NicheCompass et détaille comment il peut découvrir les changements tissulaires entre les patientes atteintes d'un cancer du sein et du poumon. Les chercheurs montrent comment Nichecompass peut identifier comment certaines personnes peuvent réagir différemment au traitement – toutes en une heure, par le pouvoir de l'IA. En fin de compte, il aidera à élaborer des plans de thérapie personnalisés, mettant en évidence des changements spécifiques qui pourraient être ciblés dans des conditions telles que le cancer.
Chaque cellule du corps humain communique avec son environnement et est impliquée dans un plus grand réseau d'interactions. Les cellules ont toutes des caractéristiques qui leur permettent d'être reconnues dans le cadre de leurs réseaux de communication, tels que les protéines qu'ils ont à leur surface. Il est possible de connecter des cellules similaires via leurs caractéristiques.
Les technologies génomiques unicellulaires et spatiales ont révolutionné notre compréhension du corps humain et ont permis la création de multiples atlas cellulaires approfondis de différents tissus et organes.
Ces atlas contiennent des informations sur la multitude de types de cellules, où elles se trouvent, et comment les changements génétiques peuvent avoir un impact sur la façon dont ils interagissent les uns avec les autres. En comprenant comment le corps humain fonctionne au niveau cellulaire, il peut éclairer notre compréhension de ce qui se passe dans la maladie et mettre en évidence de nouvelles cibles pour le développement de médicaments.
Bien que ces atlases incluent des informations sur la présence de cellules et comment elles interagissent au sein de leurs quartiers ou réseaux spécifiques, il est difficile de quantifier et d'interpréter ces quartiers et de comprendre ce qui motive les interactions sociales des cellules.
Dans une nouvelle étude, les chercheurs du Sanger Institute et leurs collaborateurs présentent NicheCompass, un modèle d'IA d'apprentissage profond basé sur la communication cellulaire à cellule. Cela signifie qu'il apprend comment différentes cellules communiquent à travers leurs réseaux, puis les alignent avec des réseaux de cellules similaires, créant des voisins au sein des tissus grâce à des caractéristiques partagées.
À partir de cela, NicheCompass peut interpréter les données, permettant aux chercheurs et aux cliniciens de poser des questions sur les données et de mieux comprendre les problèmes de santé. Par exemple: «Comment les cellules cancéreuses communiquent-elles avec l'environnement qui les entoure chez les patients atteints d'un cancer du poumon?».
À l'aide de NicheCompass, les chercheurs ont combiné des données de 10 patients atteints de cancer du poumon et ont pu voir les similitudes et les différences entre les individus. Les similitudes aident à éclairer notre compréhension générale du cancer, ainsi qu'à mettre en évidence les changements transcriptionnels qui pourraient être utiles à cibler dans de nouveaux traitements. Comparativement, les différences mettent en évidence de nouvelles voies possibles pour la médecine personnalisée.
D'autres données sur les patients peuvent être incluses, de sorte que les cliniciens peuvent saisir leurs propres données de patients et en une heure reçoivent des informations détaillées sur une condition individuelle, aidant à guider les décisions cliniques.
L'équipe a également utilisé Nichecompass sur les tissus du cancer du sein, montrant son efficacité à travers différents types de cancer.
Ils ont également appliqué ce réseau à un atlas spatial cérébral de souris avec 8,4 millions de cellules, et il a pu identifier rapidement et correctement les sections cérébrales et créer une ressource visuelle de l'ensemble de l'organe. Cela montre comment il peut être appliqué aux atlas spatiaux des organes entiers générés par les chercheurs du monde entier.
Avoir une énorme quantité de données sur le corps humain est crucial pour trouver de nouvelles façons de comprendre, de prévenir et de traiter la maladie. Cependant, nous avons également besoin d'outils qui nous permettent d'accéder à tous les avantages que ces informations pourraient fournir. Nichecompass est un saut important dans ce domaine, tirant parti de la puissance de l'IA mais offrant également une interprétabilité, permettant aux chercheurs et aux cliniciens de poser des questions sur leurs données et de mieux comprendre et traiter les maladies. «
Sebastian Birk, premier auteur de l'Institut de l'IA pour la santé, Helmholtz Munich et le Wellcome Sanger Institute
Le Dr Carlos Talavera-López, auteur co-ennior de l'Université de Würzburg, a déclaré: « En utilisant NicheCompass, nous avons pu voir les différences dans la façon dont les cellules immunitaires interagissent avec les tumeurs du cancer du poumon chez les patients. Cet application réelle n'a pas seulement pu intervenir à l'information qui a ajouté le système de compréhension collective, le NICPET qui a également souligné le cancer à intervenir avec le système immunitaire. Découvrez de nouvelles façons d'exploiter le système immunitaire dans certains cancers, créant des traitements personnalisés qui permettent au système immunitaire d'un patient de cibler directement les mécanismes de cancer. «
Le Dr Mohammad Lotfollahi, auteur co-ennior au Wellcome Sanger Institute, a déclaré: «Les gens communiquent souvent à leurs réseaux avec une gamme d'informations différentes. Ils peuvent partager des développements à partir du travail, ou des images de leurs vacances, et bien que celles-ci puissent être à différentes amis, ils peuvent tous communiquer avec leurs réseaux sociaux, créant des communautés ou des services de réseaux. Le premier modèle d'IA du genre qui peut interpréter ces réseaux et répondre à des questions qui pourraient avoir un impact direct sur la vie des patients, comme souligner où et comment les problèmes de santé ont commencé et prédire comment ils pourraient réagir à certains traitements. «
