Zespół prowadzony przez profesora Samuela Kaski z Helsinki Institute of Information Technology (HIIT), wspólnego centrum badawczego z Alto University i University of Helsinki w Finlandii, zaprezentował swoje nagrodzone rozwiązanie 13 listopada na konferencji DREAM 2012 w San Francisco. Zwycięski projekt pokonał 47 innych zespołów z całego świata.
Metoda obliczeniowa skupia wiele obrazów genomowego profilu komórek nowotworowych.
Jest powszechnie wiadome, że terapie lekowe mogą efektywnie zabijać komórki nowotworowe u jednego pacjenta, lecz niekoniecznie muszą być ratunkiem dla innego pacjenta z tym samym nowotworem. Jednakże molekularne czynniki określające różnice w odpowiedzi na leki nie zostały jeszcze wystarczająco poznane.
Jak wyjaśnia profesor Kaski „celem obliczeniowej spersonalizowanej medycyny jest opracowanie modeli, które przewidują lekowrażliwość komórek na podstawie ich profilu genomowego”.
Organizatorzy projektu NCI-Dream Drug Sensitivity Prediction Challenge z HIIT wykorzystali dane komórek raka piersi w celu przewidywania modeli wrażliwości. Oceniali oni modele pacjentów na podstawie pomiarów testowych leków, które nie były znane pacjentom.
Jak w większości biomedycznych eksperymentów wykonano kilka typów pomiarów w komórkach rakowych. Mierzono aktywność genową, badano dziedziczność pozagenową oraz profile genomowe. Największym problemem było optymalne połączenie uzyskanych wyników. Jednak gdy udało się już to osiągnąć, rezultaty stały się punktem wyjścia do dalszych badań.
„Wyzwanie to było świetną okazją dla nas do „burzy mózgów”. Ludzie z różnych środowisk przedstawili różne poglądy na temat tego problemu i wnieśli swoją wiedzę i doświadczenie w poprawę zintegrowanego rozwiązania”, mówi badacz HIIT, dr Elisabeth Georgii.
Choć technologia ta jest na chwilę obecną daleka od klinicznego zastosowania, to prace nad spersonalizowaną medycyną obliczeniową są wyróżniającym się krokiem naprzód.
Anna Byczkowska
Źródła:
KOMENTARZE