Salt Lake City (LabNews Media LLC) – Um novo método de IA, baseado em princípios da mecânica quântica, pode derivar prognósticos e recomendações de tratamento mais precisos para pacientes com câncer a partir de dados moleculares complexos, mesmo em pequenos grupos de pacientes. Isso é demonstrado por um estudo da Universidade de Utah, publicado na revista científica APL Quantum.
A equipe de Orly Alter desenvolveu algoritmos baseados nos conceitos da mecânica quântica de superposição e emaranhamento. Essas chamadas "decomposições espectrais comparativas multitensor" decompõem várias camadas de dados moleculares – incluindo DNA tumoral e sanguíneo, bem como RNA tumoral – em padrões interconectados.
Ao aplicar os dados de neuroblastoma de 71 pacientes, os pesquisadores conseguiram derivar novos preditores para a expectativa de vida das crianças, que superaram os biomarcadores convencionais. As previsões puderam ser validadas com sucesso em grupos de pacientes independentes. Além disso, forneceram insights interpretáveis sobre mecanismos da doença e possíveis alvos para novas terapias.
“É sobre muito mais do que apenas um único gene – tudo o que acontece nas células do paciente desempenha um papel”, explicou Orly Alter. O método permite extrair informações relevantes de diferentes camadas de dados, como do sangue dos pacientes, além do tumor.
A técnica já foi transferida com sucesso para Glioblastomas adultos e validada experimentalmente com CRISPR-Cas9. Alter vê isso como um passo importante em direção à medicina de precisão: “Essa é, em última análise, a medicina personalizada definitiva – você tem um indivíduo e pode derivar um tratamento a partir de seus dados.”
Os pesquisadores trouxeram o processo para a spin-off Prism AI Therapeutics, a fim de apoiar empresas de biotecnologia e farmacêuticas no desenvolvimento de medicamentos e na seleção de participantes adequados para estudos.
https://pubs.aip.org/aip/apq/article/3/2/026116/3395875/Quantum-mechanics-based-multitensor-AI-ML-uniquely
