Уникальная иммуно-ориентированная ИИ-модель создала крупнейшую библиотеку межклеточных коммуникаций

Новые данные, опубликованные в Nature Biotechnology, представляют собой крупнейший в истории анализ исследований сигнализации иммунных клеток. Они позволили составить карту более 3000 ранее не описанных клеточных взаимодействий и создать первую в мире иммуно-ориентированную модульную классификацию заболеваний. Эти данные служат для переписывания справочника по межклеточным коммуникациям и связям с болезнями, сфокусированным на иммунной системе.

Иммунная система чрезвычайно сложна и динамична, и с публикацией новой статьи по иммунологии каждые 30 минут у человека нет практической возможности охватить весь объём и разнообразие этой области. По мере роста массива данных машинное обучение станет единственным практическим способом полностью использовать все усилия, направленные на развитие иммунологии и науки в целом.

Стандартизация и контекстуализация всего корпуса данных о взаимоотношениях клеток и цитокинов жизненно важны для расширения понимания иммунной системы. На основе этой курируемой базы знаний с помощью проверенных технологий прогнозирования было сгенерировано 355 гипотез о совершенно новых клеточно-цитокиновых взаимодействиях.

Они сами по себе представляют открытия, рождённые из лучшего контекстуального понимания существующих знаний об иммунной системе. Этот потенциал становится ещё более мощным, когда такие знания можно интегрировать с другими богатыми источниками данных и ИИ-технологиями для получения значимых новых ключей в борьбе с болезнями.

«Учитывая доминирующую роль иммунной системы в заболеваниях, иммуно-ориентированный взгляд приближает нас к лучшему пониманию механизмов болезней», — сказал профессор Шай Шен-Орр, доктор философии, главный научный сотрудник CytoReason и директор по системной иммунологии в Технионе. — «Эти данные показывают, что ценные, проверенные прогнозы возможны просто за счёт анализа и обучения на существующих статьях. Эта способность растёт экспоненциально, когда вы интегрируете её с другими технологиями прогнозирования и дополнительными наборами данных».

«Эта важная работа меняет парадигму в том, что можно предсказать при воздействии на конкретный рецептор, молекулу или клетку — специфичные для заболевания или ткани. Эта работа в сочетании с нашей Клеточно-Центрированной Моделью не просто описывает, что происходит между клетками, но и определяет, кто инициирует и кто действует — это ключ к уникальному трёхмерному представлению иммунной системы, которое строит CytoReason».