Останній дослідницький досягнення BioMark Diagnostics демонструє передову AI-структуру для раннього виявлення раку легень

BioMark Diagnostics Inc., компанія, що публічно торгується та спеціалізується на технологіях рідинної біопсії для онкологічних застосувань, представила переконливі результати досліджень, які підтверджують її позицію у сфері інноваційних діагностичних рішень на базі штучного інтелекту. Недавнє дослідження, опубліковане у спеціальному випуску International Journal of Molecular Sciences, присвяченому машинному навчанню у біоінформатиці, пропонує складний підхід до виявлення раку через аналіз метаболоміки у поєднанні з передовими методами штучного інтелекту.

Модель M-GNN: парадигмальна зміна у діагностиці раку

У центрі цієї роботи знаходиться рамкова модель M-GNN (Metabolomics Graph Neural Network) — інноваційна архітектура штучного інтелекту, створена для розкодування складної мережі метаболічних процесів, пов’язаних із злоякісними пухлинами. На відміну від традиційних підходів до діагностики, ця технологія використовує графові нейронні мережі для одночасної обробки кількох потоків даних: клінічних профілів пацієнтів, складу кров’ю метаболітів, інформації про метаболічні шляхи та патернів прогресування захворювання.

Основна сила рамкової моделі полягає у здатності інтерпретувати реляційну складність у біологічних системах. Моделюючи взаємозв’язки між клінічними даними, метаболічними маркерами та шляхами захворювання, архітектура M-GNN досягає високої точності у виявленні ознак раннього раку легень. Це суттєво відрізняється від традиційного аналізу метаболоміки, який часто не здатен врахувати ці багатогранні біологічні взаємозв’язки.

Стратегічна співпраця прискорює інновації

Дослідження виникло в результаті співпраці внутрішньої наукової команди BioMark Diagnostics, Harrisburg University of Science and Technology та St. Boniface Hospital Research Centre & Asper Clinical Research Centre. Ця модель партнерства демонструє, як академічні установи та клінічні дослідницькі центри можуть синергічно працювати з комерційними розробниками діагностичних рішень для просування прецизійної медицини.

Жан-Франсуа Ханс, головний науковий співробітник BioMark Diagnostics, підкреслив важливість застосування технології GNN для метаболомічно-орієнтованого раннього виявлення, зазначивши, що хоча графові нейронні мережі вже показали ефективність у багомірній класифікації та прогнозуванні раку, їх застосування для раннього виявлення захворювань через метаболоміку залишалося відносно недостатньо дослідженим — особливо при додаванні контекстуальних даних з комплексних баз даних метаболомів.

Наслідки для клінічної практики та розробки продуктів

Рашид Букс, президент і генеральний директор BioMark Diagnostics, наголосив, що рак легень залишається критичним захворюванням, де раннє втручання значно покращує результати виживання. Рамкова модель M-GNN пропонує масштабований, інтерпретований діагностичний інструмент, здатний підтримувати ініціативи у сфері прецизійної онкології. Компанія планує інтегрувати ці передові методи штучного інтелекту у свій існуючий портфель тестів для раку легень, молочної залози та нейроендокринних пухлин, а також потенційно відкривати нові можливості для прогностичних застосувань.

Застосовність технології виходить за межі початкового виявлення. Майбутні напрямки включають моніторинг відповіді на лікування та відкриття терапевтичних цілей — можливості, які позиціонують BioMark Diagnostics на перетині інновацій у сфері штучного інтелекту та медицини на основі метаболоміки.

Шлях уперед: валідація та трансляція

Хоча дослідження демонструє значний потенціал, компанія визнає, що клінічна трансляція вимагатиме підтвердження на більшій та різноманітній реальній вибірці даних. BioMark Diagnostics активно досліджує шляхи інтеграції цих передових можливостей штучного інтелекту у свій комерційний портфель продуктів, що свідчить про прагнення перетворити результати досліджень у доступні, клінічно застосовні діагностичні рішення.

Ця публікація підкреслює змінну роль машинного навчання у виявленні онкологічних захворювань, закріплюючи позицію BioMark Diagnostics як ключового гравця у конвергенції штучного інтелекту, науки про метаболоміки та прецизійної онкології.