ALS'ye yeni bir yaklaşım için biyolojik araç setlerini birleştirme
Google/DeepMind
Google DeepMind
Google DeepMind'ın Co-Scientist AI sistemi, araştırmacılar Ritu Raman ve Ryan Flynn'in doku mühendisliği ve RNA biyolojisi alanlarındaki uzmanlıklarını birleştirerek ALS tedavisi için yeni hipotezler geliştirmelerine yardımcı oldu. Sistem hızla literatür taraması yaparak test edilebilir yönler önerdi ve RNA tabanlı mekanizmalar ile ALS için potansiyel ilaçları hedefleyen bir iş birliğine yol açtı.
MIT'te makine mühendisi olan Ritu Raman, hareket hastalıklarını modellemek için canlı sinir ve kas dokuları oluşturuyor. Boston Çocuk Hastanesi'ndeki eşi Ryan Flynn ise hücre yüzeylerindeki RNA'yı haritalayarak iletişim ve patojen istilasını inceliyor. Raman, kendi uzmanlık alanının dışında olan ALS'yi araştırmaya başladığında, aylar sürecek devasa ve çelişkili bir literatürle karşılaştı. Google DeepMind'ın Yardımcı Bilim İnsanı'nı (Co-Scientist) kullanarak bu çalışmayı sıkıştırdı, doku modeliyle ilgili kanıtları sorguladı, fikirleri test edilebilir hipotezlere dönüştürdü ve yönleri fizibilite ile risk-ödül temelinde sıraladı. En iyi ipuçları, hücresel iletişimin büyük ölçüde aracılık edildiği hücre yüzey mekanizmalarını içeriyordu, ancak bu moleküler etkileşimleri çözmek Raman'ın uzmanlık alanının dışındaydı. Raman bulgularını Flynn'e getirdi ve birlikte Yardımcı Bilim İnsanı'nı yinelemeli olarak kullanarak, fikirleri birleştirip farklı araç setlerini bir araya getiren yaratıcı araştırma yolları oluşturdular. Şimdi ALS'yi hedeflemek için yeni RNA tabanlı mekanizmalar ve ilaçlar arıyorlar.
Kaynak: Google DeepMind —
orijinal
