アスコ：AI

ヒトがん組織の空間オミクス画像

ASCOにおける大規模な臨床試験の結果の中で、がん細胞とその環境との相互作用を「単一細胞に近い解像度」でマッピングするという野心的な目標を掲げた新しい研究プロジェクトが正式にデビューした。

MOSAIC (Multi Omic Spatial Atlas in Cancer) と名付けられたこのプロジェクトには、一連の学術がん研究組織と、患者のサンプルやサンプルから新しいバイオマーカーや治療標的を見つけるために使用される機械学習モデルを専門とする人工知能企業 Owkin が結集しています。空間生物学会社NanoString。

MOSAIC は Owkin からの 5,000 万ドルの資金で事業を開始しており、遺伝子配列決定とイメージング技術を組み合わせた「空間オミクス」として知られる技術を使用して、RNA とタンパク質の存在や量だけでなく、それらが物理的にどこにあるかを分析します。細胞とそれらが生息する微環境に存在します。

ピッツバーグ大学、ギュスターヴ・ルシー大学、ローザンヌ大学病院、エアランゲン大学・エアランゲン・ニュルンベルク大学、ベルリン・シャリテ大学が結集するこのコンソーシアムによると、この研究プロジェクトは既存の空間オミックスの100倍規模であるという。データセット。 今後数か月以内に、さらに多くの組織がこの取り組みに参加すると予想されます。

パートナーによれば、データは複数のがんにわたる約7,000人の患者から生成される予定で、研究者が分子レベルでがんをより深く理解し、さまざまな形態のがんをより正確に特徴づけ、最終的に新しく改善された治療法につながる可能性のある新しい標的を特定するのに役立つ可能性がある。 現在のプロジェクトには通常、50 人未満の患者が関与しています。

オーキン社のトーマス・クローゼル最高経営責任者（CEO）はLinkedInへの投稿で、「空間オミクスとAIの組み合わせが、がん研究における次の革命を推進する触媒になると信じている」と述べた。 「遺伝子を組織に、腫瘍を微環境に組み合わせることで、細胞株の研究では見逃されるであろう患者のデータに関する発見が可能になります。」

初期のコンソーシアムの主な目的は、この分野で活動する研究グループに共通の戦略を作成することを期待して、空間オミクスデータの分析および比較方法を管理する基準を開発することです。 やがて、標準化されたデータとデータの生成および分析方法が世界の生物医学コミュニティにアクセス可能になり、この分野の研究が加速されることが期待されています。

MOSAICは当初、非小細胞肺がん、トリプルネガティブ乳がん、びまん性大細胞型B細胞リンパ腫、卵巣がん、神経膠芽腫、中皮腫、膀胱がんなど、医療ニーズが満たされていないがんに焦点を当てるとパートナーらは述べた。