OmicsFootPrint – це штучний інтелектуальний інструмент, розроблений дослідниками клініки Mayo, який дозволяє конвертувати великі обсяги біологічних даних у зрозумілі кругові візуалізації.
Omics – це дослідження геномних, протеомних та інших молекулярних даних, що дає змогу розкрити механізми функціонування організму та розвитку хвороб. OmicsFootPrint допомагає лікарям та вченим візуалізувати патерни захворювань, таких як рак чи неврологічні порушення, що сприяє персоналізованій медицині. Цей підхід надає інтуїтивно зрозумілий метод для вивчення хвороб та їх механізмів.
Гени виступають інструкціями для організму, а білки виконують ці команди для підтримки клітинних функцій. Якщо мутації порушують цей процес, це може призвести до розвитку захворювань. OmicsFootPrint трансформує дані про активність генів, мутації та рівні білків у зрозумілі кольорові схеми, що допомагає інтерпретувати біологічні процеси.
Під час досліджень OmicsFootPrint показав високу ефективність у визначенні підтипів раку молочної залози та легенів. Зокрема, інструмент досяг 87% точності у диференціації лобулярної та протокової карцином молочної залози. Для раку легенів точність перевищила 95%, дозволяючи розрізняти аденокарциному та плоскоклітинний рак.
Результати підтвердили, що комбіноване використання різних типів молекулярних даних покращує точність діагностики порівняно з аналізом лише одного типу інформації. OmicsFootPrint також демонструє ефективність навіть з обмеженими наборами даних завдяки трансферному навчанню. Наприклад, у випадку раку легенів інструмент досяг понад 95% точності, використовуючи менше 20% від стандартного обсягу даних.
Фреймворк OmicsFootPrint також використовує алгоритм SHAP (SHapley Additive Explanations), що дозволяє визначати найбільш значущі гени та білки, які впливають на результати аналізу. Це дає змогу краще зрозуміти механізми розвитку хвороб та потенційні мішені для лікування.
Крім дослідницького застосування, OmicsFootPrint розроблений для клінічного використання. Він стискає великі біологічні масиви до компактних візуальних моделей, що займають лише 2% від початкового обсягу. Це може спростити інтеграцію таких даних в електронні медичні записи, що покращить ведення пацієнтів у майбутньому.
Науковці клініки Mayo планують удосконалити OmicsFootPrint, розширюючи його застосування для дослідження неврологічних та інших складних захворювань. Вони також працюють над удосконаленням точності та розширенням функціоналу для виявлення нових біомаркерів і потенційних мішеней для терапії.
Ця стаття призначена лише для інформаційних цілей і не повинна розглядатися як заміна порад, наданих кваліфікованими медичними працівниками.
