قام مجموعة من الباحثين في معهد جورجيا التقني بفتح الكود المصدري لأداة جديدة تساعد الأطباء في اتخاذ القرار، وهي الأداة التي يعتقد الباحثون أنها قادرة على المساعدة في اختيار الدواء المناسب لمرضى السرطان.

باستخدام تقنيات تعلم الآلة، قام الأداة بالتعلم من مجموعة من البيانات المدخلة حول تفاعلات الدواء مع الحمض النووي الريبوزي لدى مرضى السرطان لتصبح قادرة على توقع الدواء المناسب لكل حالة على حدى.

ويتوقع الباحثون أن تكون الأداة قادرة على مساعدة الأطباء في اختيار الدواء الكيميائي المناسب لمحارب السرطان المصابة به كل حالة على حدى.

وتستخدم تقنيات تعلم الآلة بشكل موسع في الطب الحديث، ولكنها ليست قادرة حتى الآن على استبدال الطبيب أو تقييم المرض بشكل دقيق، إلا أنها تعد أدوات مساعدة بشكل كبير للأطباء في التعامل مع بعض الحالات. وحول الأداة الجديدة فقال الباحثون أن “نسبة توقع الدواء الناجح في محاربة السرطان عند اختبارها وصلت إلى 80%”.

ويتمنى جون ماكدونالد، البروفيسور المتخصص في أبحاث السرطان في معهد جورجيا التقني، أن يساعد طرح الأداة الجديدة بشكل مفتوح المصدر على تبنيها من قبل المستشفيات ومراكز علاج السرطان بشكل يساهم في معالجتها لكم أكبر من البيانات وهو الأمر الذي سيزيد من قدرتها على توقع الدواء الناجح.

ويتوافر الكود البرمجي للأداة الجديدة عبر منصة “جيت هب” وذلك عبر الرابط التالي: github.com/chuang95/KEA_DrugResponse

اترك تعليقاً

  • 0
    Share