یادگیری عمیق، زیست‌شناسی سرطان را متحول می‌کند

دیپ‌پروفایل (DeepProfile) یک چارچوب پیشرفته از روش‌های یادگیری عمیق است که پیچیدگی‌های بیان ژن را رمزگشایی و راه را برای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده سرطان هموار می‌کند.

کد خبر: ۷۷۴۰۶۴

تاریخ: ۱۷ دی ۱۴۰۳ - ۲۰:۳۷

به گزارش گروه علمی ایران اکونومیست، وبگاه اَزو اِی آی در گزارشی آورده است: در مقاله‌ای که به تازگی در مجله نِیچِر بیومدیکال اِنجی‌نی‌یِرینگ (Nature Biomedical Engineering) منتشر شده، پژوهشگران چارچوب جدیدی به نام دیپ پروفایل (DeepProfile) را معرفی کردند. این چارچوب از روش‌های یادگیری عمیق بدون نظارت برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بیان ژن از ۵۰ هزار و ۲۱۱ ترانسکریپتوم (مجموعه‌ای از مولکول‌های آراِن‌اِی) در ۱۸ سرطان انسان استفاده می‌کند. هدف اصلی، افزایش دانش درباره زیست‌شناسی سرطان برای تشخیص این بیماری و طراحی درمان‌های مؤثرتر برای آن است.

پیشرفت فناوری‌های تجزیه‌وتحلیل بیان ژن

تجزیه‌وتحلیل بیان ژن به طور چشمگیری پیشرفت کرده که دلیل اصلی آن پیدایش فناوری‌های توالی‌یابی با توان بالا و روش‌های محاسباتی پیچیده است. در روش‌های سنتی، مانند ‌تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و رگرسیون خطی، معمولاً برای نشان‌دادن روابط پیچیده و غیرخطی ذاتی داده‌های زیست‌شناختی تلاش می‌شود. این محدودیت‌ها نیاز به چارچوب‌های پیشرفته‌تر برای مدیریت مجموعه‌داده‌های با ابعاد بالا را برجسته می‌کند.

تحولات اخیر در یادگیری ماشین، به ویژه یادگیری عمیق، بیوانفورماتیک را متحول کرده است. مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانوُلوشِنال (CNN) و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) به طور مؤثر الگوها و روابط پیچیده‌ای را بین ژن‌ها شناسایی کرده‌اند. این مدل‌ها در پردازش حجم زیادی از داده‌ها بی‌نظیر و برای تجزیه‌وتحلیل پروفایل‌های بیان ژن در انواع مختلف سرطان، مطلوب هستند. علاوه بر این، دیپ‌پروفایل به طور منحصربه‌فردی از یک روش یادگیری گروهی استفاده می‌کند، و چند رمزگذار خودکار متغیر را با اندازه‌های مختلف فضای پنهان (latent space) و مقداردهی اولیه تصادفی ترکیب می‌کند تا نمایش‌های نهفته پایدار و تفسیرپذیر زیست‌شناختی ایجاد کند. ادغام انواع داده‌های متنوع، از جمله ویژگی‌های بالینی و جهشی، موجب پیشرفت تفسیرپذیری تجزیه‌وتحلیل‌های بیان ژن شده است.

چارچوب دیپ‌پروفایل گامی مهم در تجزیه‌وتحلیل داده‌های بیان ژن سرطان است. پژوهشگران از روش‌های یادگیری عمیق پیشرفته و مدل‌سازی گروهی برای غلبه بر چالش‌ها در تفسیرپذیری زیست‌شناختی استفاده و اطلاعات مهمی را آشکار کردند که می‌تواند فهم ناهمگونی سرطان و تأثیر آن بر مراقبت از بیمار را بهبود بخشد. توانایی اتصال پروفایل‌های بیان ژن با نتایج بالینی، پیشرفتی اساسی در پزشکی شخصی‌شده (ارائه خدمات پزشکی متناسب با ویژگی‌های مولکولی فرد) در سرطان‌شناسی است.