Salt Lake City (LabNews Media LLC) – Um novo método de IA, baseado em princípios da mecânica quântica, pode derivar prognósticos e recomendações terapêuticas mais precisos para pacientes com cancro a partir de dados moleculares complexos, mesmo em pequenos grupos de pacientes. Isto é demonstrado por um estudo da Universidade de Utah, publicado na revista científica APL Quantum.
A equipa liderada por Orly Alter desenvolveu algoritmos baseados nos conceitos quânticos de superposição e emaranhamento. Estas chamadas "decomposições espectrais comparativas multitensor" decompõem várias camadas de dados moleculares – incluindo ADN tumoral e sanguíneo, bem como ARN tumoral – em padrões interligados.
Ao serem aplicados a dados de neuroblastoma de 71 pacientes, os investigadores conseguiram derivar novos preditores da esperança de vida das crianças, que superaram os biomarcadores convencionais. As previsões puderam ser validadas com sucesso em grupos independentes de pacientes. Além disso, forneceram pistas interpretáveis sobre mecanismos da doença e potenciais alvos para novas terapias.
“Trata-se de 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, para além do tumor.
A tecnologia já foi transferida com sucesso para glioblastomas adultos e validada experimentalmente com CRISPR-Cas9. Alter vê isto como um passo importante em direção à medicina de precisão: “No fundo, esta é a medicina personalizada definitiva – tem-se uma única pessoa e pode-se derivar um tratamento a partir dos seus dados.”
Os investigadores introduziram o processo na empresa spin-off Prism AI Therapeutics para 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
