TOKIO, 7 de marzo de 2022 – (JCN Newswire) – Fujitsu y la Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) anunciaron hoy una nueva tecnología que utiliza IA para descubrir nuevos mecanismos causales de resistencia a los medicamentos en los tratamientos contra el cáncer a partir de datos clínicos. Aprovechando la supercomputadora más rápida del mundo, "Fugaku",(1), la nueva tecnología permite el cálculo de alta velocidad de 20,000 1,000 variables de datos en un solo día y permite descubrir relaciones causales previamente desconocidas relacionadas con la resistencia a los medicamentos en células cancerosas de XNUMX billones de células diferentes. posibilidades.
Fujitsu y TMDU aplicaron esta tecnología a los datos del nivel de expresión génica(2) obtenidos de las líneas de células cancerosas para analizar la resistencia a los medicamentos(3) contra los medicamentos contra el cáncer, y lograron extraer un nuevo mecanismo causal de un gen previamente desconocido que sugiere una causa de resistencia a los medicamentos contra el cáncer de pulmón. Se espera que la nueva tecnología contribuya a acelerar el descubrimiento de fármacos y la realización de terapias contra el cáncer individualizadas para cada paciente.
La tecnología se desarrolló bajo el tema de "aclaración de la causa y la diversidad del cáncer utilizando análisis de datos a gran escala y tecnología de inteligencia artificial", una iniciativa respaldada por TMDU, la Universidad de Kyoto y Fujitsu como parte del programa de aceleración de logros de la supercomputadora Fugaku(4) .
Antecedentes
Incluso si un paciente recibe una terapia dirigida contra el cáncer(5), la aparición de células cancerosas resistentes a los medicamentos representa una amenaza constante para la remisión total. Sin embargo, el mecanismo por el cual ciertos cánceres se vuelven resistentes a los medicamentos sigue sin estar claro y los investigadores continúan trabajando en nuevos métodos de análisis que arrojen luz sobre cómo las células que tienen múltiples mutaciones impulsoras(6) adquieren resistencia a los medicamentos. En el desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos que implican el reposicionamiento de fármacos(7), es importante identificar a los pacientes en los que se prevé que los fármacos tendrán un efecto. Sin embargo, la eficacia de los fármacos puede diferir según el órgano y el individuo y las variaciones en la expresión génica, y el número de patrones que combinan niveles de expresión de múltiples genes supera los 1,000 billones(8). Una búsqueda exhaustiva de los 20,000 genes del genoma humano llevaría más de 4,000 años con una computadora convencional y encontrar formas de acelerar el proceso representa un gran desafío.
Tecnología recientemente desarrollada
Fujitsu implementó algoritmos condicionales y causales paralelos para maximizar el rendimiento computacional con la supercomputadora Fugaku para analizar el genoma humano dentro del marco de tiempo necesario para la investigación práctica. Mediante el uso de la tecnología de inteligencia artificial "Wide Learning"(9) de Fujitsu para extraer combinaciones de genes potenciales relacionados con la aparición de resistencia a los medicamentos basándose en información estadística, Fujitsu desarrolló una tecnología novedosa que hace posible realizar una búsqueda exhaustiva en un día.
Resultados
Como resultado de la ejecución de datos del portal Dependency Map (DepMap)(10) usando esta tecnología en la supercomputadora Fugaku, Fujitsu y TMDU pudieron buscar condiciones y causalidad en todo el genoma humano en un solo día y determinar los genes que causan resistencia a los medicamentos utilizados para tratar el cáncer de pulmón(11).
Comentario del Prof. Seiji Ogawa, Facultad de Medicina de la Universidad de Kyoto
Tecnologías prometedoras como la tecnología de inteligencia artificial de Fujitsu para el descubrimiento científico ("Aprendizaje amplio") pueden algún día contribuir al descubrimiento de biomarcadores, que representan un área de creciente interés en el desarrollo de fármacos. La clave para el éxito del desarrollo de nuevos medicamentos es identificar a los pacientes que se espera que se beneficien de los nuevos medicamentos y realizar ensayos clínicos. Si se conoce el marcador que predice quién se beneficiará del fármaco, el costo de los ensayos clínicos puede reducirse significativamente y la probabilidad de éxito mediante la realización de ensayos clínicos individuales puede aumentar. Desde este punto de vista, se espera que los fabricantes farmacéuticos y otros estén muy interesados en esta tecnología. El hecho de que se haya implementado usando Fugaku también ha levantado expectativas.
Proyectos futuros
En el futuro, Fujitsu y TMDU llevarán a cabo un análisis integral y de varias capas que combina varios datos, incluidos el eje de tiempo y los datos de ubicación, con el objetivo de acelerar la investigación médica, incluso en el campo de la eficacia de los medicamentos, así como arrojar luz sobre las causas del cáncer. .
Fujitsu y TMDU también colaborarán en la investigación experimental en los campos del descubrimiento de fármacos y la medicina. TMDU seguirá utilizando la tecnología desarrollada en esta investigación para promover la investigación sobre estrategias para enfermedades intratables como el cáncer.
Además de la atención médica, Fujitsu utilizará la nueva tecnología para resolver desafíos en una variedad de campos, incluidos marketing, operaciones de sistemas y fabricación.
Agradecimientos
Esta investigación se realizó como parte del Programa de Aceleración de Logros Fugaku del Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología "Comprender el origen y la diversidad del cáncer a través del análisis de datos a gran escala y las tecnologías de inteligencia artificial" (JPMXP 1020200102). Una parte de la investigación se realizó con los recursos computacionales de la supercomputadora Fugaku (Edición #: hp 200138, hp 210167).
(1) Supercomputadora "Fugaku":
Una computadora instalada en RIKEN como sucesora de la supercomputadora "K". Desde junio de 2020 hasta el 3 de noviembre, ocupó el primer lugar en 4 categorías en el ranking de supercomputadoras durante 4 años consecutivos. La operación completa comenzó el 9 de marzo de 2021.
(2) Nivel de expresión génica:
Cantidad de ARN copiado del ADN (el mismo ácido nucleico que el ADN sintetizado por transcripción utilizando algunas secuencias de ADN como moldes).
(3) Resistencia a los medicamentos:
Un fenómeno en el que el efecto de un fármaco se debilita mientras se administra.
(4) Programa de aceleración de logros de supercomputadora Fugaku:
Programa iniciado en mayo de 2020 por el Ministerio de Educación, Cultura, Deporte, Ciencia y Tecnología con el objetivo de lograr resultados tempranos.
(5) Medicamento dirigido:
Medicamento diseñado para actuar únicamente sobre la molécula (proteína, gen, etc.) que está causando la enfermedad.
(6) Mutaciones del controlador:
Una mutación genética que causa directamente el desarrollo o la progresión del cáncer.
(7) Reposicionamiento de medicamentos:
La aplicación de medicamentos existentes desarrollados y aprobados para el tratamiento de una enfermedad al tratamiento de otra enfermedad.
(8) Más de 1,000 billones:
Incluso si el nivel de expresión de cada gen se restringe a una combinación de 50 genes importantes que se sabe que están relacionados con el cáncer y el nivel de expresión de cada gen se clasifica en 2 categorías (p. ej., expresión génica "alta" o "baja"), el el número de condición es 2 elevado a 50, que supera los 1,000 billones.
(9) Amplio aprendizaje:
Sitio oficial "¡Hola, amplio aprendizaje!"
(10) Mapa de Dependencia (DepMap) :
Datos sobre la sensibilidad y la resistencia de aproximadamente 4,500 medicamentos a aproximadamente 600 líneas celulares de cáncer diferentes, proporcionados por el American Broad Institute. Se incluye información de mutación de líneas celulares de cáncer y datos de expresión de todos los genes.
(11) Fujitsu y TMDU analizaron datos de expresión génica de DepMap de aproximadamente 300 líneas de células cancerosas, datos de sensibilidad y resistencia de Gefitinib (medicamento dirigido molecularmente que se usa para tratar el cáncer de pulmón y otros tipos de cáncer), y buscaron exhaustivamente las condiciones y los mecanismos de las células cancerosas. líneas que no responden a Gefitinib. Fujitsu y TMDU identificaron condiciones en las que los niveles de expresión de tres factores de transcripción (genes que controlan la transcripción de genes (síntesis de ARN)), ZNF516, E2F6 y EMX1, eran bajos. En las líneas celulares de cáncer de pulmón que cumplen estas condiciones, se descubrió un mecanismo desencadenado por los factores de transcripción SP7 y PRRX1 como posibles causas adicionales de resistencia a los medicamentos en las células cancerosas (ver imagen de referencia).
Sobre Fujitsu
Fujitsu es la empresa japonesa líder en tecnología de la información y la comunicación (TIC) que ofrece una gama completa de productos, soluciones y servicios tecnológicos. Aproximadamente 126,000 personas de Fujitsu brindan asistencia a clientes en más de 100 países. Utilizamos nuestra experiencia y el poder de las TIC para dar forma al futuro de la sociedad con nuestros clientes. Fujitsu Limited (TSE: 6702) informó ingresos consolidados de 3.6 billones de yenes (34 millones de dólares estadounidenses) para el año fiscal que finalizó el 31 de marzo de 2021. Para obtener más información, consulte www.fujitsu.com.
Acerca de la Universidad Médica y Dental de Tokio
La Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) es la única universidad médica integral y escuela de posgrado de Japón, y ha brindado tratamiento médico avanzado a través de una fusión de los campos médico y dental y ha trabajado para cultivar "profesionales con conocimiento y humanidad". TMDU contribuye a la salud humana y al bienestar de la sociedad al fomentar destacados profesionales de la salud con una perspectiva humana y global.
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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