Ein einzigartiges immun-fokussiertes AI-Modell schafft die größte Bibliothek interzellulärer Kommunikation

Anonim

Neue Daten, die in Nature Biotechnology veröffentlicht wurden, stellen die größte jemals durchgeführte Analyse der Immunzellen-Signalforschung dar und kartieren mehr als 3.000 bisher nicht aufgezählte zelluläre Interaktionen und liefern die erste immunologisch zentrierte modulare Klassifikation von Krankheiten. Diese Daten dienen dazu, das Nachschlagewerk über immunologisch fokussierte interzelluläre Kommunikation und Krankheitsbeziehungen neu zu schreiben.

Das Immunsystem ist sehr komplex und dynamisch, und mit einem neuen Immunologie-Papier, das alle 30 Minuten veröffentlicht wird, gibt es keine praktische Möglichkeit für einen Menschen, sich mit der schieren Größe und Vielfalt des Feldes auseinanderzusetzen. Wenn dieses Datenmaterial wächst, werden Methoden des maschinellen Lernens der einzige praktische Weg sein, um alle Anstrengungen zu nutzen, die unternommen werden, um die Immunologie und die Wissenschaft im Allgemeinen voranzutreiben.

Die Standardisierung und Kontextualisierung des gesamten Körpers von Zell-Zytokin-Beziehungen ist entscheidend für unsere Fähigkeit, das Verständnis des Immunsystems zu erweitern. Basierend auf dieser kuratierten Wissensbasis wurden 355 Hypothesen für völlig neuartige Zell-Zytokin-Wechselwirkungen durch die Anwendung validierter Vorhersagetechnologien generiert.

Diese allein stellen Entdeckungen dar, die aus einem besseren kontextuellen Verständnis des vorhandenen Wissens des Immunsystems hervorgegangen sind. Dieses Potenzial wird noch stärker, wenn dieses Wissen in andere reiche Datenquellen und KI-Technologien integriert werden kann, um wichtige neue Anhaltspunkte im Kampf gegen Krankheiten zu generieren.

"Angesichts der dominanten Rolle, die das Immunsystem bei Krankheiten spielt, führt uns eine immunzentrische Sicht zu einem besseren Verständnis von Krankheitsmechanismen." Professor Shai Shen-Orr, Ph.D., Chief Scientist bei CytoReason und Direktor für Systemimmunologie am Technion. "Diese Daten zeigen, dass wertvolle, validierte Vorhersagen einfach durch Mining und Lernen aus vorhandenen Papieren möglich sind. Diese Fähigkeit wächst exponentiell, wenn Sie sie mit anderen Vorhersagetechnologien und zusätzlichen Datensätzen integrieren."

"Dieses wichtige Stück Arbeit verändert das Paradigma in dem, was vorhergesagt werden kann, wenn Sie mit einem bestimmten Rezeptor, Molekül oder einer Zelle, die für eine Krankheit oder ein Gewebe spezifisch sind, interferieren. Diese Arbeit beschreibt in Kombination mit unserem zellzentrierten Modell nicht nur was passiert zwischen den Zellen usw., sondern definiert auch, wer initiiert und wer darauf handelt - dies ist der Schlüssel zur einzigartigen dreidimensionalen Sicht des Immunsystems, die CytoReason aufbaut. "

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