OnderzoekToepassingen 🇺🇸 27.07.2026 16:03

Biologische gereedschapskisten verenigen voor een nieuwe aanpak van ALS

Google/DeepMindGoogle/DeepMind Google DeepMindGoogle DeepMind
Het Co-Scientist AI-systeem van Google DeepMind hielp onderzoekers Ritu Raman en Ryan Flynn hun expertise in weefselengineering en RNA-biologie te overbruggen om nieuwe hypothesen voor ALS-behandeling te ontwikkelen. Het systeem synthetiseerde snel literatuur en stelde testbare richtingen voor, wat leidde tot een samenwerking gericht op RNA-gebaseerde mechanismen en potentiële geneesmiddelen voor ALS.
Ritu Raman, werktuigbouwkundig ingenieur aan het MIT, kweekt levende zenuw- en spierweefsels om bewegingsziekten te modelleren. Haar echtgenoot Ryan Flynn in het Boston Children’s Hospital brengt RNA in kaart op celoppervlakken om communicatie en pathogeneninvasie te bestuderen. Toen Raman onderzoek begon te doen naar ALS, dat buiten haar gebruikelijke vakgebied lag, werd ze geconfronteerd met een enorme en tegenstrijdige literatuur waar ze maanden over zou doen om te begrijpen. Met behulp van Google DeepMinds Co-Scientist comprimeerde ze dat werk, toetste ze bewijsmateriaal met betrekking tot haar weefselmodel, zette ze ideeën om in toetsbare hypothesen en rangschikte ze richtingen op basis van haalbaarheid en risico-rendement. De beste aanknopingspunten hadden betrekking op celoppervlakmechanismen, waar veel cellulaire communicatie plaatsvindt, maar het ontcijferen van die moleculaire interacties viel buiten Raman’s expertise. Ze bracht haar bevindingen naar Flynn, en samen gebruikten ze Co-Scientist iteratief, waarbij ze ideeën combineerden tot creatieve onderzoekspaden die hun verschillende gereedschapskisten verenigden. Ze zijn nu op zoek naar nieuwe RNA-gebaseerde mechanismen en geneesmiddelen om ALS aan te pakken.
Bron: Google DeepMind — origineel
Eerdere berichten over dit onderwerp ↓
Vers nieuws