TOKYO, 7 marzo 2022 – (JCN Newswire) – Fujitsu e la Tokyo Medical and Dental University (TMDU) hanno annunciato oggi una nuova tecnologia che utilizza l'IA per scoprire nuovi meccanismi causali di resistenza ai farmaci nei trattamenti contro il cancro dai dati clinici. Sfruttando il supercomputer più veloce del mondo "Fugaku",(1) la nuova tecnologia consente il calcolo ad alta velocità di 20,000 variabili di dati in un solo giorno e consente la scoperta di relazioni causali precedentemente sconosciute relative alla resistenza ai farmaci nelle cellule tumorali da 1,000 trilioni di differenti possibilità.
Fujitsu e TMDU hanno applicato questa tecnologia ai dati del livello di espressione genica(2) ottenuti da linee cellulari tumorali al fine di analizzare la resistenza ai farmaci(3) contro i farmaci antitumorali, e sono riusciti a estrarre un nuovo meccanismo causale di un gene precedentemente sconosciuto che suggerisce una causa di resistenza ai farmaci antitumorali. La nuova tecnologia dovrebbe contribuire all'accelerazione della scoperta di farmaci e alla realizzazione di terapie contro il cancro personalizzate per ciascun paziente.
La tecnologia è stata sviluppata nell'ambito del tema della "spiegazione della causa e della diversità del cancro utilizzando l'analisi dei dati su larga scala e la tecnologia dell'intelligenza artificiale", un'iniziativa supportata da TMDU, Università di Kyoto e Fujitsu nell'ambito del programma di accelerazione dei risultati del supercomputer Fugaku(4) .
sfondo
Anche se un paziente riceve una terapia mirata con farmaci antitumorali(5), la comparsa di cellule tumorali resistenti ai farmaci rappresenta una minaccia continua alla completa remissione. Il meccanismo per cui alcuni tipi di cancro diventino resistenti ai farmaci, tuttavia, non è chiaro ei ricercatori continuano a lavorare su nuovi metodi di analisi che fanno luce su come le cellule che presentano mutazioni multiple driver(6) acquisiscono resistenza ai farmaci. Nello sviluppo di farmaci e negli studi clinici che coinvolgono il riposizionamento dei farmaci(7), è importante identificare i pazienti per i quali si prevede che i farmaci abbiano un effetto. Tuttavia, l'efficacia dei farmaci può variare a seconda dell'organo e dell'individuo e delle variazioni nell'espressione genica e il numero di modelli che combinano i livelli di espressione di più geni supera i 1,000 trilioni(8). Una ricerca completa di tutti i 20,000 geni nel genoma umano richiederebbe quindi più di 4,000 anni con un computer convenzionale e trovare modi per accelerare il processo rappresenta una sfida importante.
Tecnologia di nuova concezione
Fujitsu ha implementato algoritmi condizionali e causali paralleli per massimizzare le prestazioni computazionali con il supercomputer Fugaku per analizzare il genoma umano entro un lasso di tempo necessario per la ricerca pratica. Utilizzando la tecnologia AI "Wide Learning"(9) di Fujitsu per estrarre combinazioni di potenziali geni relativi all'emergere della resistenza ai farmaci sulla base di informazioni statistiche, Fujitsu ha sviluppato una nuova tecnologia che consente di condurre una ricerca completa in un giorno.
Risultati
Come risultato dell'esecuzione dei dati del portale Dependency Map (DepMap)(10) utilizzando questa tecnologia sul supercomputer Fugaku, Fujitsu e TMDU sono stati in grado di cercare condizioni e causalità nell'intero genoma umano in un solo giorno e determinare i geni che causano resistenza ai farmaci usati per curare il cancro del polmone(11).
Commento del Prof. Seiji Ogawa, Graduate School of Medicine, Kyoto University
Tecnologie promettenti come la tecnologia AI di Fujitsu per la scoperta scientifica ("Wide Learning") potrebbero un giorno contribuire alla scoperta di biomarcatori, che rappresentano un'area di crescente interesse nello sviluppo di farmaci. La chiave del successo dello sviluppo di nuovi farmaci è identificare i pazienti che dovrebbero trarre beneficio dai nuovi farmaci e condurre studi clinici. Se è noto il marker che predice chi trarrà beneficio dal farmaco, il costo delle sperimentazioni cliniche può essere ridotto in modo significativo e la probabilità di successo della conduzione delle sperimentazioni cliniche individuali può essere aumentata. Da questo punto di vista, ci si aspetta che i produttori farmaceutici e altri siano molto interessati a questa tecnologia. Anche il fatto che sia stato implementato utilizzando Fugaku ha sollevato aspettative.
Progetti per il futuro
Andando avanti, Fujitsu e TMDU condurranno un'analisi completa e multistrato che combina vari dati tra cui l'asse temporale e i dati sulla posizione con l'obiettivo di accelerare la ricerca medica, anche nel campo dell'efficacia dei farmaci, nonché di fare luce sulle cause del cancro .
Fujitsu e TMDU collaboreranno anche nella ricerca sperimentale nei campi della scoperta di farmaci e della medicina. TMDU utilizzerà ulteriormente la tecnologia sviluppata in questa ricerca per promuovere la ricerca sulle strategie per malattie intrattabili come il cancro.
Oltre alle cure mediche, Fujitsu utilizzerà la nuova tecnologia per risolvere le sfide in una varietà di campi, tra cui marketing, operazioni di sistema e produzione.
Ringraziamenti
Questa ricerca è stata condotta nell'ambito del programma Fugaku Achievement Acceleration del Ministero dell'istruzione, della cultura, dello sport, della scienza e della tecnologia "Capire l'origine e la diversità del cancro attraverso l'analisi dei dati su larga scala e le tecnologie di intelligenza artificiale" (JPMXP 1020200102). Una parte della ricerca è stata condotta con le risorse computazionali del supercomputer Fugaku (Numero n.: hp 200138, hp 210167).
(1) Supercomputer "Fugaku":
Un computer installato su RIKEN come successore del supercomputer "K." Da giugno 2020 al 3 novembre si è classificato al primo posto in 4 categorie nella classifica dei supercomputer per 4 anni consecutivi. La piena operatività è iniziata il 9 marzo 2021.
(2) Livello di espressione genica:
Quantità di RNA copiato dal DNA (lo stesso acido nucleico del DNA sintetizzato mediante trascrizione utilizzando alcune sequenze di DNA come modelli).
(3) Resistenza ai farmaci:
Fenomeno in cui l'effetto di un farmaco si attenua durante la somministrazione del farmaco.
(4) Programma di accelerazione dei risultati di Fugaku del supercomputer:
Programma avviato a maggio 2020 dal Ministero dell'Istruzione, Cultura, Sport, Scienza e Tecnologia con l'obiettivo di raggiungere i primi risultati.
(5) Farmaco mirato:
Un farmaco studiato per agire solo sulla molecola (proteina, gene, ecc.) che causa la malattia.
(6) Mutazioni del driver:
Una mutazione genetica che causa direttamente lo sviluppo o la progressione del cancro.
(7) Riposizionamento dei farmaci:
L'applicazione di farmaci esistenti sviluppati e approvati per il trattamento di una malattia al trattamento di un'altra malattia.
(8) Più di 1,000 trilioni:
Anche se il livello di espressione di ciascun gene è limitato a una combinazione di 50 geni principali noti per essere correlati al cancro e il livello di espressione di ciascun gene è classificato in 2 categorie (p. es., espressione genica "alta" o "bassa"), il il numero della condizione è 2 alla potenza di 50, che supera i 1,000 trilioni.
(9) Apprendimento ampio:
Sito ufficiale "Hello, Wide Learning!"
(10) Mappa delle dipendenze (DepMap):
Dati sulla sensibilità e resistenza di circa 4,500 farmaci a circa 600 diverse linee cellulari tumorali, forniti dall'American Broad Institute. Sono incluse le informazioni sulla mutazione delle linee cellulari tumorali e i dati di espressione di tutti i geni.
(11) Fujitsu e TMDU hanno analizzato i dati di espressione genica da DepMap di circa 300 linee cellulari tumorali, i dati di sensibilità e resistenza di Gefitinib (farmaco a bersaglio molecolare usato per trattare il cancro ai polmoni e altri tipi di cancro) e hanno cercato in modo completo le condizioni e i meccanismi delle cellule tumorali linee che non rispondono a Gefitinib. Fujitsu e TMDU hanno identificato condizioni in cui i livelli di espressione di tre fattori di trascrizione (geni che controllano la trascrizione genica (sintesi di RNA)), ZNF516, E2F6 ed EMX1, erano bassi. Nelle linee cellulari di cancro del polmone che soddisfano queste condizioni, è stato scoperto un meccanismo innescato dai fattori di trascrizione SP7 e PRRX1 come ulteriori potenziali cause di resistenza ai farmaci nelle cellule tumorali (vedi immagine di riferimento).
A proposito di Fujitsu
Fujitsu è l'azienda giapponese leader nel settore delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC) che offre una gamma completa di prodotti, soluzioni e servizi tecnologici. Circa 126,000 persone Fujitsu supportano i clienti in più di 100 paesi. Usiamo la nostra esperienza e il potere delle TIC per plasmare il futuro della società con i nostri clienti. Fujitsu Limited (TSE: 6702) ha riportato un fatturato consolidato di 3.6 trilioni di yen (34 miliardi di dollari) per l'anno fiscale terminato il 31 marzo 2021. Per ulteriori informazioni, consultare www.fujitsu.com.
Informazioni sull'Università di Medicina e Odontoiatria di Tokyo
La Tokyo Medical and Dental University (TMDU) è l'unica università medica e scuola di specializzazione completa del Giappone e ha fornito cure mediche avanzate attraverso una fusione dei campi medico e dentistico e ha lavorato per coltivare "professionisti con conoscenza e umanità". TMDU contribuisce alla salute umana e al benessere della società promuovendo professionisti sanitari eccezionali con una prospettiva umana e globale.
Copyright 2022 JCN Newswire. Tutti i diritti riservati. www.jcnnewswire.com Fujitsu e la Tokyo Medical and Dental University (TMDU) hanno annunciato oggi una nuova tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale per scoprire nuovi meccanismi causali di resistenza ai farmaci nei trattamenti contro il cancro dai dati clinici.
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