TOKYO, Mar 7, 2022 – (JCN Newswire) – Fujitsu and the Tokyo Medical and Dental University (TMDU) today announced a new technology that uses AI to discover new causal mechanisms of drug resistance in cancer treatments from clinical data. Leveraging the world's fastest supercomputer "Fugaku,"(1) the new technology enables high-speed calculation of 20,000 variables of data within a single day and allows for the discovery of previously unknown causal relationships relating to drug resistance in cancer cells from 1,000 trillion different possibilities.
Fujitsu și TMDU au aplicat această tehnologie la nivelul de expresie a genelor(2) obținute din linii de celule canceroase pentru a analiza rezistența la medicamente(3) împotriva medicamentelor anticanceroase și au reușit să extragă un nou mecanism cauzal al unei gene necunoscute anterior, care sugerează o cauză a rezistență la medicamentele pentru cancerul pulmonar. Noua tehnologie este de așteptat să contribuie la accelerarea descoperirii medicamentelor și la realizarea unor terapii pentru cancer individualizate pentru fiecare pacient.
Tehnologia a fost dezvoltată sub tema „elucidarea cauzei și diversității cancerului folosind analiza datelor la scară largă și tehnologia AI”, o inițiativă susținută de TMDU, Universitatea Kyoto și Fujitsu, ca parte a programului de accelerare a realizărilor supercomputerului Fugaku(4) .
Context
Chiar dacă un pacient primește o terapie cu medicamente împotriva cancerului (5), apariția celulelor canceroase rezistente la medicamente reprezintă o amenințare continuă pentru remisiunea completă. Cu toate acestea, mecanismul pentru modul în care anumite tipuri de cancer devin rezistente la medicamente rămâne neclar, iar cercetătorii continuă să lucreze la noi metode de analiză care să pună în lumină modul în care celulele care au mutații multiple de conducător (6) dobândesc rezistență la medicamente. În dezvoltarea de medicamente și studiile clinice care implică repoziționarea medicamentului(7), este important să se identifice pacienții pentru care se anticipează că medicamentele vor avea efect. Cu toate acestea, eficacitatea medicamentelor poate diferi în funcție de organ și individ și de variațiile expresiei genelor, iar numărul de modele care combină nivelurile de expresie ale mai multor gene depășește 1,000 de trilioane (8). O căutare cuprinzătoare a tuturor celor 20,000 de gene din genomul uman ar dura, astfel, mai mult de 4,000 de ani cu un computer convențional, iar găsirea modalităților de a accelera procesul reprezintă o provocare majoră.
Tehnologie nou dezvoltată
Fujitsu a implementat algoritmi condiționali și cauzali paraleli pentru a maximiza performanța de calcul cu supercomputerul Fugaku pentru a analiza genomul uman într-un interval de timp necesar pentru cercetarea practică. Utilizând tehnologia AI „Wide Learning”(9) de la Fujitsu pentru a extrage combinații de gene potențiale legate de apariția rezistenței la medicamente pe baza informațiilor statistice, Fujitsu a dezvoltat o tehnologie nouă care face posibilă efectuarea unei căutări cuprinzătoare într-o zi.
REZULTATE
Ca urmare a rulării datelor de pe portalul Dependency Map (DepMap)(10) folosind această tehnologie pe supercomputerul Fugaku, Fujitsu și TMDU au reușit să caute în întregul genom uman condiții și cauzalitate într-o singură zi și să determine genele care cauzează rezistența la medicamentele utilizate pentru tratarea cancerului pulmonar(11).
Comentariu de la prof. Seiji Ogawa, Școala Absolventă de Medicină, Universitatea Kyoto
Tehnologii promițătoare precum tehnologia AI de la Fujitsu pentru descoperirea științifică („Wide Learning”) ar putea contribui într-o zi la descoperirea biomarkerilor, care reprezintă un domeniu de interes din ce în ce mai mare în dezvoltarea medicamentelor. Cheia succesului dezvoltării de noi medicamente este identificarea pacienților despre care se așteaptă să beneficieze de noi medicamente și efectuarea de studii clinice. Dacă markerul care prezice cine va beneficia de pe urma medicamentului este cunoscut, costul studiilor clinice poate fi redus semnificativ și probabilitatea de succes prin efectuarea de studii clinice individuale poate fi crescută. Din acest punct de vedere, se așteaptă ca producătorii de produse farmaceutice și alții să fie foarte interesați de această tehnologie. Faptul că a fost implementat folosind Fugaku a ridicat, de asemenea, așteptări.
Planuri de viitor
În continuare, Fujitsu și TMDU vor efectua o analiză cuprinzătoare și pe mai multe straturi care combină diverse date, inclusiv date despre axa timpului și locația, cu scopul de a accelera cercetarea medicală, inclusiv în domeniul eficacității medicamentelor, precum și de a face lumină asupra cauzelor cancerului. .
Fujitsu și TMDU vor colabora, de asemenea, în cercetări experimentale în domeniile descoperirii și medicinei de medicamente. TMDU va utiliza în continuare tehnologia dezvoltată în această cercetare pentru a promova cercetarea cu privire la strategii pentru boli insolubile, cum ar fi cancerul.
Pe lângă îngrijirea medicală, Fujitsu va utiliza noua tehnologie pentru a rezolva provocările dintr-o varietate de domenii, inclusiv marketing, operațiuni de sistem și producție.
Mulţumiri
Această cercetare a fost realizată ca parte a Programului de Accelerare a Realizărilor Fugaku al Ministerului Educației, Culturii, Sportului, Științei și Tehnologiei „Înțelegerea originii și diversității cancerului prin analiza datelor la scară largă și tehnologiile de inteligență artificială” (JPMXP 1020200102). O parte a cercetării a fost efectuată cu resursele de calcul ale supercomputerului Fugaku (Numărul #: hp 200138, hp 210167).
(1) Supercomputer „Fugaku”:
Un computer instalat la RIKEN ca succesor al supercomputerului „K”. Din iunie 2020 până pe 3 noiembrie, s-a clasat pe primul loc în 4 categorii în clasamentul supercomputerelor timp de 4 ani consecutiv. Funcționarea completă a început pe 9 martie 2021.
(2) Nivelul expresiei genelor:
Cantitatea de ARN copiată din ADN (același acid nucleic ca și ADN-ul sintetizat prin transcripție folosind unele secvențe de ADN ca șabloane).
(3) Rezistența la medicamente:
Un fenomen în care efectul unui medicament slăbește în timp ce medicamentul este administrat.
(4) Programul de accelerare a realizării supercomputerului Fugaku:
Programul a început în mai 2020 de către Ministerul Educației, Culturii, Sportului, Științei și Tehnologiei cu scopul de a obține rezultate timpurii.
(5) Medicamentul vizat:
Un medicament conceput să acționeze numai asupra moleculei (proteine, gene etc.) care cauzează boala.
(6) Mutații ale driverului:
O mutație genetică care provoacă direct dezvoltarea sau progresia cancerului.
(7) Repoziționarea medicamentelor:
Aplicarea medicamentelor existente dezvoltate și aprobate pentru tratamentul unei boli la tratamentul altei boli.
(8) Peste 1,000 de trilioane:
Chiar dacă nivelul de expresie al fiecărei gene este limitat la o combinație de 50 de gene majore cunoscute a fi legate de cancer și nivelul de expresie al fiecărei gene este clasificat în 2 categorii (de exemplu, expresia genică „înaltă” sau „scăzută”), numărul condiției este de 2 la puterea de 50, care depășește 1,000 de trilioane.
(9) Învățare largă:
Site-ul oficial „Buna, Wide Learning!”
(10) Harta dependențelor (DepMap):
Date despre sensibilitatea și rezistența a aproximativ 4,500 de medicamente la aproximativ 600 de linii de celule canceroase diferite, furnizate de Institutul American Broad. Sunt incluse informații de mutație ale liniilor de celule canceroase și datele de expresie ale tuturor genelor.
(11) Fujitsu și TMDU au analizat datele despre expresia genelor din DepMap a aproximativ 300 de linii de celule canceroase, datele de sensibilitate și rezistență ale Gefitinib (medicament țintit molecular utilizat pentru tratarea cancerului pulmonar și a altor tipuri de cancer) și au căutat cuprinzător condițiile și mecanismele celulelor canceroase. linii care nu răspund la Gefitinib. Fujitsu și TMDU au identificat condiții în care nivelurile de expresie a trei factori de transcripție (gene care controlează transcripția genelor (sinteza ARN)), ZNF516, E2F6 și EMX1, au fost scăzute. În liniile celulare de cancer pulmonar care îndeplinesc aceste condiții, un mecanism declanșat de factorii de transcripție SP7 și PRRX1 a fost descoperit ca alte cauze potențiale ale rezistenței la medicamente în celulele canceroase (vezi imaginea de referință).
Despre Fujitsu
Fujitsu este compania japoneză lideră în tehnologia informației și comunicațiilor (ICT), care oferă o gamă completă de produse, soluții și servicii tehnologice. Aproximativ 126,000 de oameni Fujitsu susțin clienții din peste 100 de țări. Ne folosim experiența și puterea TIC pentru a modela viitorul societății împreună cu clienții noștri. Fujitsu Limited (TSE: 6702) a raportat venituri consolidate de 3.6 trilioane de yeni (34 miliarde USD) pentru anul fiscal încheiat la 31 martie 2021. Pentru mai multe informații, consultați www.fujitsu.com.
Despre Universitatea Medicală și Stomatologică din Tokyo
Tokyo Medical and Dental University (TMDU) este singura universitate medicală cuprinzătoare și școală postuniversitară din Japonia și a oferit tratament medical avansat printr-o fuziune a domeniului medical și stomatologic și a lucrat pentru a cultiva „profesioniști cu cunoștințe și umanitate”. TMDU contribuie la sănătatea umană și la bunăstarea societății prin promovarea profesioniștilor remarcabili din domeniul sănătății, cu o perspectivă umană și globală.
Copyright 2022 JCN Newswire. Toate drepturile rezervate. www.jcnnewswire.comFujitsu și Universitatea de Medicină și Stomatologie din Tokyo (TMDU) au anunțat astăzi o nouă tehnologie care folosește inteligența artificială pentru a descoperi noi mecanisme cauzale ale rezistenței la medicamente în tratamentele pentru cancer din datele clinice.
- 000
- 100
- 11
- 2020
- 2021
- 2022
- 7
- 9
- accelera
- accelerarea
- dobândi
- act
- administrată
- avansat
- AI
- algoritmi
- TOATE
- american
- analiză
- a anunțat
- O alta
- aplicație
- ZONĂ
- artificial
- inteligență artificială
- deveni
- fiind
- Miliard
- pasă
- Provoca
- contesta
- provocări
- studii clinice
- colabora
- combinaţie
- combinaţii
- Comunicare
- companie
- condiție
- consecutiv
- continua
- a contribui
- Control
- drepturi de autor
- țări
- Cultură
- clienţii care
- de date
- analiza datelor
- zi
- dezvoltat
- Dezvoltare
- diferi
- diferit
- a descoperit
- descoperire
- Boală
- boli
- Diversitate
- ADN-ul
- şofer
- medicament
- Droguri
- Devreme
- Educaţie
- efect
- aşteptări
- de aşteptat
- experienţă
- factori
- Domenii
- First
- Înainte
- Complet
- viitor
- Caritate
- absolvent
- În creştere
- Sănătate
- de asistență medicală
- Cum
- HTTPS
- Umanitate
- identifica
- imagine
- implementat
- important
- inclus
- Inclusiv
- a crescut
- individ
- informații
- Inițiativă
- Inteligență
- interes
- problema
- IT
- Cheie
- cunoştinţe
- cunoscut
- conducere
- învăţare
- Nivel
- Pârghie
- ușoară
- Limitat
- locaţie
- siglă
- major
- de fabricaţie
- Hartă
- Martie
- Marketing
- medical
- ingrijire medicala
- medicină
- oferind
- Operațiuni
- comandă
- Altele
- Perspectivă
- oameni
- performanță
- Farmaceutic
- Punct de vedere
- Portal
- posibilităţile de
- posibil
- putere
- proces
- Produse
- profesioniști
- Program
- promova
- gamă
- Relaţii
- reprezintă
- cercetare
- Resurse
- REZULTATE
- funcţionare
- Şcoală
- Ştiinţă
- Ştiinţă şi Tehnologie
- Caută
- Servicii
- teren
- Societate
- soluţii
- Sportul
- început
- statistic
- strategii
- succes
- a sustine
- Suportat
- sistem
- Tehnologii
- Tehnologia
- temă
- Prin
- timp
- interval de timp
- astăzi
- Tokyo
- trata
- tratament
- universitate
- utilizare
- folosi
- Vizualizare
- OMS
- în
- Apartamente
- a lucrat
- lume
- an
- ani
- Yen