Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) գիտնականները մշակել են գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված նոր տեխնոլոգիա, որը կարող է կանխատեսել, թե ինչպես կարձագանքեն բջիջները չփորձարկված դեղերի համակցություններին և ինչպես կփոխվի բջջի վիճակը որոշակի գենետիկական ազդեցությունների ազդեցության տակ։

Հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Cell Systems ամսագրում։

Մեթոդը հիմնված է մաթեմատիկական մոդելի վրա, որը բջիջ-դեղ փոխազդեցությունները դիտարկում է որպես մոդուլային տարրերի ամբողջություն․ դա նման է Լեգոյի հավաքածուի։

Պրոֆեսոր Կուան Հյու-Չոյի ղեկավարած հետազոտական ​​խումբը կարողացել է «լատենտ տարածության» (ԱԻ-ի կողմից օգտագործվող հատուկ մաթեմատիկական քարտեզ) մեջ առանձնացնել բջիջների վիճակի և դեղամիջոցների ազդեցության մասին պատկերացումները, իսկ այնուհետև համակցել այդ պատկերացումները՝ կանխատեսելու այն բջիջների ռեակցիաները, որոնք նախկինում չէին ուսումնասիրվել։ Օրինակ, մոդելը կարողացել է առաջարկել մոլեկուլային թիրախներ, որոնք ունակ են հետ բերել կոլոռեկտալ քաղցկեղի բջիջներին ավելի նորմալ վիճակի։ Այդ վարկածները հաստատվել են բջիջների հետ փորձերով։

Գիտնականների թիմի խոսքով՝ սա ոչ միայն նոր դեղամիջոցներ գտնելու հերթական գործիքն է, այլև ունիվերսալ հարթակ, որը կարող է կանխատեսել բջիջների վիճակի բազմազան անցումներ և դեղամիջոցներին արձագանքները, նույնիսկ եթե դրանք նախկինում չեն փորձարկվել։ Նման մոտեցումը կարող է արագացնել դեղամիջոցների մշակումը, օգնել քաղցկեղի բուժման և վերականգնողական բժշկության մեջ, օրինակ՝ վնասված բջիջները վերականգնելու համար։