Jadual Kandungan
Dari makmal ke klinik
Rumah Peranti teknologi industri IT 'Anti-Kanser AI' Mengubah Sel Tumor Otak menjadi Sel Imun: Peluang Hidup Melambung 75% dan Akan Menyertai Ujian Klinikal

'Anti-Kanser AI' Mengubah Sel Tumor Otak menjadi Sel Imun: Peluang Hidup Melambung 75% dan Akan Menyertai Ujian Klinikal

Aug 12, 2024 am 11:31 AM
AI AI melawan kanser sel tumor otak

The Keck School of Medicine of USC menggunakan teknologi AI untuk menukar sel kanser otak kepada sel imun, meningkatkan peluang kelangsungan hidup sebanyak 75% dalam model tetikus glioblastoma. Glioblastoma (GBM) adalah kanser otak yang paling biasa dan paling mematikan, yang terkenal dengan keagresifan yang tinggi, kadar berulang yang tinggi, dan kadar kelangsungan hidup yang rendah Selepas diagnosis, pesakit selalunya mempunyai jangka hayat purata hanya kira-kira satu tahun.

“AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

1. Glioblastoma ialah tumor otak kedua paling biasa selepas meningioma, dengan kira-kira 3 kes bagi setiap 100,000 orang setahun.
  1. Tanpa rawatan, survival biasanya hanya 3 bulan, dan kurang daripada 10% pesakit bertahan lima tahun selepas diagnosis.
  2. Dan glioblastoma sangat sukar untuk dirawat kerana beberapa sebab.
  3. Walaupun imunoterapi berkesan terhadap kanser lain, glioblastoma sukar dicapai oleh sel imun kerana halangan darah-otak (BBB) ​​dan juga boleh menyebabkan kerosakan otak.

    “AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

Menghadapi masalah perubatan ini, sarjana di Sekolah Perubatan Keck di University of Southern California (USC) menjalankan beberapa siri kajian baharu dengan sokongan Institut Kesihatan Kebangsaan (NIH), menggunakan kecerdasan buatan. teknologi untuk mengawal Nasib sel - Menukar sel kanser kepada sel imun.

  1. Para penyelidik telah menemui bahawa mereka boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti dan memprogram semula gen sel glioblastoma untuk mengubahnya menjadi sel dendritik (DC) yang menyasarkan dan memusnahkan sel kanser di sekelilingnya dengan berkesan.
  2. Dalam model tetikus glioblastoma, pendekatan ini meningkatkan peluang kelangsungan hidup sebanyak 75%. Penemuan itu baru sahaja diterbitkan dalam Penyelidikan Imunologi Kanser, jurnal Persatuan Penyelidikan Kanser Amerika.

    “AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

    1. Alamat kertas: https://doi.org/10.1158/2326-6066.CIR-23-0721
  3. Dalam kajian baharu ini, pasukan penyelidik menggunakan kecerdasan buatan untuk mencari sekumpulan sel GBM manusia yang boleh Gen yang diubah menjadi sel DC boleh membenamkan bahan genetik ke dalam vektor virus dan menyampaikannya kepada pesakit GBM.
  4. Dr. David Tran ialah pengarang utama kajian itu dan merupakan profesor bersekutu pembedahan saraf dan neurologi serta ketua Bahagian Neuro-Onkologi di Sekolah Perubatan Keck, di mana beliau juga mengarahkan Pusat Kanser Komprehensif USC Norris dan Pusat Tumor Otak .

    “AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

    "Penyelidikan terobosan ini memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan untuk mengubah sel glioblastoma menjadi sel pengaktifan imun, menandakan kemajuan besar dalam imunoterapi kanser," kata Dr. David Tran.
    "Dengan mengubah sel-sel kanser sendiri menentangnya, kami membuka jalan untuk rawatan yang lebih berkesan dan memberikan harapan baru untuk pesakit yang memerangi ini dan banyak kanser agresif yang lain

Kawal sel Nasib sel dendritik adalah kritikal dalam mengaktifkan." tindak balas imun, mengambil antigen dan menyampaikannya kepada sel imun yang lain.

“AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

Model 3D Sel Dendritik Sel dendritik memainkan peranan utama dalam mengaktifkan tindak balas imun dengan mengambil sampel antigen, seperti sel kanser, dan menyampaikannya kepada sel imun lain, termasuk legiun sel T.

“AI 抗癌”让脑瘤细胞转为免疫细胞:生存几率猛涨 75%,即将进入临床试验

Walaupun kajian terdahulu menunjukkan bahawa sel dendritik boleh melawan GBM, penyelidik masih belum menemui cara yang boleh dipercayai untuk mereka melepasi halangan otak darah dan memasuki tumor.

Jadi pasukan penyelidik memintas kesukaran besar ini dengan memprogram semula sel-sel kanser sedia ada dalam tumor.

Namun, kekhususan adalah pertimbangan penting.

"Kami tidak mahu menyuntik pesakit dengan sesuatu yang menukar semua jenis sel kepada sel dendritik," kata Dr Tran.

Pasukan penyelidik menggunakan kuasa pengkomputeran tinggi kecerdasan buatan untuk membangunkan sistem pembelajaran mesin bagi menjalankan analisis mendalam terhadap puluhan ribu gen dan berjuta-juta sambungan antara gen.

Kaedah ini boleh mengenal pasti sel glioblastoma yang disasarkan dengan tepat dan kemudian memprogramnya semula menjadi gabungan gen seperti sel dendritik.

Proses ini bukan sahaja kompleks dan amat mencabar, malah campur tangan kecerdasan buatan telah mempercepatkan proses penemuan ini.

Untuk mengesahkan keberkesanan kaedah ini, pasukan penyelidik menjalankan sejumlah besar eksperimen dalam model tetikus glioblastoma.

Mereka mendapati bahawa sel glioblastoma yang diprogramkan semula secara genetik boleh meningkatkan tindak balas imun pada tikus dengan ketara, menghalang pertumbuhan tumor secara berkesan dan memanjangkan kemandirian tikus.

Apabila digunakan dengan imunoterapi lain, memprogram semula sel GBM boleh meningkatkan tindak balas imun dan kelangsungan hidup dalam model tetikus.

Apabila digabungkan dengan terapi pusat pemeriksaan imun, peluang untuk terus hidup meningkat sebanyak 75% tambahan pula, apabila digabungkan dengan vaksin DC klasik, pendekatan baharu menggandakan peluang untuk terus hidup. Tetapi tiada terapi sahaja meningkatkan peluang hidup pada pesakit dengan GBM.

Tran berkata, "Kecerdasan buatan membantu kami menyelesaikan masalah utama dalam memerangi kanser dan memberikan kami kaedah yang berkuasa untuk memanipulasi nasib sel

Dari makmal ke klinik

Walaupun penyelidikan semasa masih dalam model haiwan." peringkat, Tetapi keputusan kejayaan ini telah membawa kemungkinan yang tidak terhad untuk rawatan klinikal glioblastoma.

Selain kajian bukti konsep pada tikus, penyelidik menggunakan sistem kecerdasan buatan mereka untuk mengenal pasti satu set gen manusia yang mengubah sel glioblastoma manusia menjadi sel seperti sel dendritik .

Pasukan penyelidik menyatakan bahawa mereka akan memperhalusi kombinasi gen ini seterusnya dan merancang untuk membungkusnya menjadi vektor virus yang tidak berbahaya untuk ujian keselamatan dan keberkesanan selanjutnya dalam model haiwan.

Tran berkata, "Kami berharap dapat mengembangkan carian dan menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu kami mencari kombinasi terbaik yang mungkin semasa mengujinya pada pesakit

Jika pendekatan ini dianggap selamat dan berkesan - ini bermakna ia Meningkatkan hasil dalam model glioblastoma." tanpa kesan sampingan yang tidak diingini.

Jika kaedah itu dianggap selamat dan berkesan, pasukan akan memohon kelulusan untuk memulakan ujian klinikal ke atas pesakit dalam masa beberapa tahun.

Selain itu, pasukan penyelidik juga berharap dapat menggunakan model kecerdasan buatan mereka untuk meneroka lebih banyak kombinasi gen yang boleh memprogram semula jenis sel kanser lain, memberikan idea dan kaedah baharu untuk lebih banyak jenis rawatan kanser.

Mereka percaya bahawa melalui gabungan sempurna kecerdasan buatan dan kejuruteraan genetik, manusia akan dapat membuka lebih banyak kunci untuk merawat kanser dan membawa harapan kepada lebih ramai pesakit.

Atas ialah kandungan terperinci 'Anti-Kanser AI' Mengubah Sel Tumor Otak menjadi Sel Imun: Peluang Hidup Melambung 75% dan Akan Menyertai Ujian Klinikal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1277
29
Tutorial C#
1257
24
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles