TOKIO, 7. März 2022 – (JCN Newswire) – Fujitsu und die Tokyo Medical and Dental University (TMDU) haben heute eine neue Technologie angekündigt, die KI nutzt, um anhand klinischer Daten neue kausale Mechanismen der Arzneimittelresistenz bei Krebsbehandlungen zu entdecken. Mithilfe des weltweit schnellsten Supercomputers „Fugaku“(1) ermöglicht die neue Technologie die Hochgeschwindigkeitsberechnung von 20,000 Datenvariablen innerhalb eines einzigen Tages und ermöglicht die Entdeckung bisher unbekannter kausaler Zusammenhänge im Zusammenhang mit der Arzneimittelresistenz in Krebszellen aus 1,000 Billionen verschiedenen Möglichkeiten.
Fujitsu und TMDU wendeten diese Technologie auf Genexpressionsdaten(2) aus Krebszelllinien an, um die Arzneimittelresistenz(3) gegen Krebsmedikamente zu analysieren, und konnten erfolgreich einen neuen kausalen Mechanismus eines zuvor unbekannten Gens extrahieren, der auf eine Ursache hindeutet Resistenzen gegen Lungenkrebsmedikamente. Es wird erwartet, dass die neue Technologie zur Beschleunigung der Arzneimittelforschung und der Umsetzung von Krebstherapien beitragen wird, die für jeden Patienten individualisiert sind.
Die Technologie wurde unter dem Thema „Aufklärung der Ursache und Vielfalt von Krebs mittels groß angelegter Datenanalyse und KI-Technologie“ entwickelt, einer Initiative, die von TMDU, der Universität Kyoto und Fujitsu als Teil des Programms zur Leistungsbeschleunigung des Supercomputers Fugaku unterstützt wird(4). .
Hintergrund
Selbst wenn ein Patient eine zielgerichtete Therapie mit Krebsmedikamenten(5) erhält, stellt das Auftreten von arzneimittelresistenten Krebszellen eine ständige Bedrohung für eine vollständige Remission dar. Der Mechanismus, wie bestimmte Krebsarten arzneimittelresistent werden, bleibt jedoch unklar, und Forscher arbeiten weiterhin an neuen Analysemethoden, die Aufschluss darüber geben, wie Zellen mit mehreren Treibermutationen (6) eine Arzneimittelresistenz erwerben. In der Arzneimittelentwicklung und in klinischen Studien zur Neupositionierung von Arzneimitteln(7) ist es wichtig, Patienten zu identifizieren, bei denen erwartet wird, dass Arzneimittel eine Wirkung haben. Die Wirksamkeit von Arzneimitteln kann jedoch je nach Organ und Individuum und Variationen in der Genexpression unterschiedlich sein, und die Anzahl der Muster, die die Expressionsniveaus mehrerer Gene kombinieren, übersteigt 1,000 Billionen(8). Eine umfassende Suche nach allen 20,000 Genen im menschlichen Genom würde also mit einem herkömmlichen Computer mehr als 4,000 Jahre dauern, und es ist eine große Herausforderung, Wege zu finden, diesen Prozess zu beschleunigen.
Neu entwickelte Technologie
Fujitsu implementierte parallele bedingte und kausale Algorithmen, um die Rechenleistung mit dem Supercomputer Fugaku zu maximieren, um das menschliche Genom innerhalb eines Zeitrahmens zu analysieren, der für die praktische Forschung erforderlich ist. Durch den Einsatz der KI-Technologie „Wide Learning“(9) von Fujitsu zur Extraktion von Kombinationen potenzieller Gene im Zusammenhang mit der Entstehung von Arzneimittelresistenzen basierend auf statistischen Informationen hat Fujitsu eine neuartige Technologie entwickelt, die es ermöglicht, innerhalb eines Tages eine umfassende Suche durchzuführen.
Die Ergebnisse
Durch laufende Daten des Portals Dependency Map (DepMap)(10) mit dieser Technologie auf dem Supercomputer Fugaku konnten Fujitsu und TMDU innerhalb eines Tages das gesamte menschliche Genom nach Bedingungen und Kausalitäten durchsuchen und die verursachenden Gene bestimmen Resistenz gegen Medikamente zur Behandlung von Lungenkrebs(11).
Kommentar von Prof. Seiji Ogawa, Graduate School of Medicine, Universität Kyoto
Vielversprechende Technologien wie die KI-Technologie von Fujitsu für wissenschaftliche Entdeckungen („Wide Learning“) könnten eines Tages zur Entdeckung von Biomarkern beitragen, die einen Bereich von wachsendem Interesse in der Arzneimittelentwicklung darstellen. Der Schlüssel zum Erfolg bei der Entwicklung neuer Medikamente besteht darin, Patienten zu identifizieren, von denen erwartet wird, dass sie von neuen Medikamenten profitieren, und klinische Studien durchzuführen. Wenn der Marker bekannt ist, der vorhersagt, wer von dem Medikament profitiert, können die Kosten klinischer Studien erheblich gesenkt und die Erfolgswahrscheinlichkeit durch die Durchführung individueller klinischer Studien erhöht werden. Aus dieser Sicht wird erwartet, dass pharmazeutische Hersteller und andere sehr an dieser Technologie interessiert sind. Die Tatsache, dass es mit Fugaku implementiert wurde, hat ebenfalls Erwartungen geweckt.
Gemeinsame Pläne für die Zukunft
In Zukunft werden Fujitsu und TMDU eine vielschichtige und umfassende Analyse durchführen, die verschiedene Daten einschließlich Zeitachsen- und Ortsdaten kombiniert, um die medizinische Forschung, einschließlich im Bereich der Arzneimittelwirksamkeit, zu beschleunigen und die Ursachen von Krebs zu beleuchten .
Fujitsu und TMDU werden auch in der experimentellen Forschung in den Bereichen Wirkstoffforschung und Medizin zusammenarbeiten. TMDU wird die in dieser Forschung entwickelte Technologie weiter nutzen, um die Erforschung von Strategien für hartnäckige Krankheiten wie Krebs voranzutreiben.
Neben der medizinischen Versorgung wird Fujitsu die neue Technologie nutzen, um Herausforderungen in einer Vielzahl von Bereichen zu lösen, darunter Marketing, Systembetrieb und Fertigung.
Danksagung
Diese Forschung wurde im Rahmen des Fugaku Achievement Acceleration Program „Understanding the Origin and Diversity of Cancer through Large-scale Data Analysis and Artificial Intelligence Technologies“ (JPMXP 1020200102) des Ministeriums für Bildung, Kultur, Sport, Wissenschaft und Technologie durchgeführt. Ein Teil der Forschung wurde mit den Rechenressourcen des Supercomputers Fugaku (Ausgabe #: hp 200138, hp 210167) durchgeführt.
(1) Supercomputer „Fugaku“:
Ein bei RIKEN installierter Computer als Nachfolger des Supercomputers "K." Von Juni 2020 bis zum 3. November belegte es in 4 aufeinanderfolgenden Jahren in 4 Kategorien den ersten Platz in der Supercomputer-Rangliste. Der Vollbetrieb wurde am 9. März 2021 aufgenommen.
(2) Genexpressionsebene:
RNA-Menge, die von DNA kopiert wurde (dieselbe Nukleinsäure wie DNA, die durch Transkription unter Verwendung einiger DNA-Sequenzen als Templates synthetisiert wurde).
(3) Arzneimittelresistenz:
Ein Phänomen, bei dem die Wirkung eines Medikaments abnimmt, während das Medikament verabreicht wird.
(4) Leistungsbeschleunigungsprogramm für Supercomputer Fugaku:
Das Programm wurde im Mai 2020 vom Ministerium für Bildung, Kultur, Sport, Wissenschaft und Technologie mit dem Ziel gestartet, frühe Ergebnisse zu erzielen.
(5) Zielgerichtetes Medikament:
Ein Medikament, das nur auf das Molekül (Protein, Gen usw.) wirkt, das die Krankheit verursacht.
(6) Treibermutationen:
Eine genetische Mutation, die direkt die Entstehung oder das Fortschreiten von Krebs verursacht.
(7) Neupositionierung von Medikamenten:
Die Anwendung vorhandener Arzneimittel, die für die Behandlung einer Krankheit entwickelt und zugelassen wurden, auf die Behandlung einer anderen Krankheit.
(8) Mehr als 1,000 Billionen :
Auch wenn das Expressionsniveau jedes Gens auf eine Kombination von 50 Hauptgenen beschränkt ist, von denen bekannt ist, dass sie mit Krebs in Verbindung stehen, und das Expressionsniveau jedes Gens in 2 Kategorien eingeteilt wird (z. B. „hohe“ oder „niedrige“ Genexpression). Bedingungszahl ist 2 hoch 50, was 1,000 Billionen übersteigt.
(9) Breites Lernen:
Offizielle Seite "Hallo, breites Lernen!"
(10) Abhängigkeitskarte (DepMap):
Daten zur Sensitivität und Resistenz von etwa 4,500 Medikamenten gegenüber etwa 600 verschiedenen Krebszelllinien, bereitgestellt vom American Broad Institute. Mutationsinformationen von Krebszelllinien und Expressionsdaten aller Gene sind enthalten.
(11) Fujitsu und TMDU analysierten Genexpressionsdaten von DepMap von etwa 300 Krebszelllinien, Empfindlichkeits- und Resistenzdaten von Gefitinib (molekular zielgerichtetes Medikament zur Behandlung von Lungenkrebs und anderen Krebsarten) und suchten umfassend nach Zuständen und Mechanismen von Krebszellen Linien, die nicht auf Gefitinib ansprechen. Fujitsu und TMDU identifizierten Bedingungen, unter denen die Expressionsniveaus von drei Transkriptionsfaktoren (Gene, die die Gentranskription (Synthese von RNA) kontrollieren), ZNF516, E2F6 und EMX1, niedrig waren. In Lungenkrebs-Zelllinien, die diese Bedingungen erfüllen, wurde ein durch die Transkriptionsfaktoren SP7 und PRRX1 ausgelöster Mechanismus als weitere mögliche Ursache für Arzneimittelresistenzen in Krebszellen entdeckt (siehe Referenzbild).
Über Fujitsu
Fujitsu ist das führende japanische Unternehmen für Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), das eine breite Palette von Technologieprodukten, -lösungen und -dienstleistungen anbietet. Rund 126,000 Fujitsu-Mitarbeiter unterstützen Kunden in mehr als 100 Ländern. Wir nutzen unsere Erfahrung und die Kraft der IKT, um mit unseren Kunden die Zukunft der Gesellschaft zu gestalten. Fujitsu Limited (TSE: 6702) meldete für das am 3.6. März 34 endende Geschäftsjahr einen konsolidierten Umsatz von 31 Billionen Yen (2021 Milliarden US-Dollar). Weitere Informationen finden Sie unter www.fujitsu.com.
Über die Tokyo Medical and Dental University
Die Tokyo Medical and Dental University (TMDU) ist Japans einzige umfassende medizinische Universität und Graduiertenschule und hat durch eine Verschmelzung der medizinischen und zahnmedizinischen Bereiche eine fortschrittliche medizinische Behandlung bereitgestellt und daran gearbeitet, „Fachkräfte mit Wissen und Menschlichkeit“ zu fördern. TMDU trägt zur menschlichen Gesundheit und zum Wohlergehen der Gesellschaft bei, indem es herausragende medizinische Fachkräfte mit einer humanen und globalen Perspektive fördert.
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