TOKYO, 07 mars 2022 - (JCN Newswire) - Fujitsu et l'Université médicale et dentaire de Tokyo (TMDU) ont annoncé aujourd'hui une nouvelle technologie qui utilise l'IA pour découvrir de nouveaux mécanismes causaux de la résistance aux médicaments dans les traitements contre le cancer à partir de données cliniques. Tirant parti du supercalculateur le plus rapide au monde, « Fugaku »,(1), la nouvelle technologie permet le calcul à grande vitesse de 20,000 1,000 variables de données en une seule journée et permet de découvrir des relations causales jusque-là inconnues liées à la résistance aux médicaments dans les cellules cancéreuses de XNUMX XNUMX XNUMX milliards de cellules différentes possibilités.
 |
Fujitsu et TMDU ont appliqué cette technologie aux données de niveau d'expression génique(2) obtenues à partir de lignées cellulaires cancéreuses afin d'analyser la résistance aux médicaments(3) contre les médicaments anticancéreux, et ont réussi à extraire un nouveau mécanisme causal d'un gène jusque-là inconnu qui suggère une cause de résistance aux médicaments contre le cancer du poumon. La nouvelle technologie devrait contribuer à l'accélération de la découverte de médicaments et à la réalisation de thérapies anticancéreuses individualisées pour chaque patient.
La technologie a été développée sous le thème de "l'élucidation de la cause et de la diversité du cancer à l'aide d'une analyse de données à grande échelle et de la technologie de l'IA", une initiative soutenue par TMDU, l'Université de Kyoto et Fujitsu dans le cadre du programme d'accélération des réalisations du supercalculateur Fugaku(4) .
Contexte
Même si un patient reçoit un traitement anticancéreux ciblé(5), l'apparition de cellules cancéreuses résistantes aux médicaments représente une menace permanente pour une rémission complète. Le mécanisme par lequel certains cancers deviennent résistants aux médicaments reste cependant incertain, et les chercheurs continuent de travailler sur de nouvelles méthodes d'analyse qui éclairent la façon dont les cellules qui ont de multiples mutations conductrices (6) acquièrent une résistance aux médicaments. Dans le développement de médicaments et les essais cliniques impliquant le repositionnement de médicaments(7), il est important d'identifier les patients pour lesquels les médicaments sont censés avoir un effet. Cependant, l'efficacité des médicaments peut différer selon l'organe et l'individu et les variations de l'expression des gènes, et le nombre de modèles combinant les niveaux d'expression de plusieurs gènes dépasse 1,000 8 billions(20,000). Une recherche complète de l'ensemble des 4,000 XNUMX gènes du génome humain prendrait donc plus de XNUMX XNUMX ans avec un ordinateur conventionnel et trouver des moyens d'accélérer le processus représente un défi majeur.
Technologie nouvellement développée
Fujitsu a mis en œuvre des algorithmes conditionnels et causaux parallèles pour maximiser les performances de calcul avec le supercalculateur Fugaku afin d'analyser le génome humain dans un délai nécessaire à la recherche pratique. En utilisant la technologie d'IA « Wide Learning » (9) de Fujitsu pour extraire des combinaisons de gènes potentiels liés à l'émergence de la résistance aux médicaments sur la base d'informations statistiques, Fujitsu a développé une nouvelle technologie qui permet d'effectuer une recherche complète en une journée.
Résultats
À la suite de l'exécution des données du portail Dependency Map (DepMap)(10) utilisant cette technologie sur le supercalculateur Fugaku, Fujitsu et TMDU ont pu rechercher dans l'ensemble du génome humain les conditions et la causalité en une seule journée et déterminer les gènes qui causent résistance aux médicaments utilisés pour traiter le cancer du poumon(11).
Commentaire du professeur Seiji Ogawa, École supérieure de médecine, Université de Kyoto
Des technologies prometteuses comme la technologie d'intelligence artificielle de Fujitsu pour la découverte scientifique ("Wide Learning") pourraient un jour contribuer à la découverte de biomarqueurs, qui représentent un domaine d'intérêt croissant pour le développement de médicaments. La clé du succès du développement de nouveaux médicaments est d'identifier les patients susceptibles de bénéficier des nouveaux médicaments et de mener des essais cliniques. Si le marqueur qui prédit qui bénéficiera du médicament est connu, le coût des essais cliniques peut être considérablement réduit et la probabilité de succès en menant des essais cliniques individuels peut être augmentée. De ce point de vue, les fabricants pharmaceutiques et autres devraient être très intéressés par cette technologie. Le fait qu'il ait été implémenté à l'aide de Fugaku a également suscité des attentes.
Plans d'avenir
À l'avenir, Fujitsu et TMDU mèneront une analyse multicouche et complète qui combine diverses données, y compris l'axe temporel et les données de localisation, dans le but d'accélérer la recherche médicale, y compris dans le domaine de l'efficacité des médicaments, ainsi que de faire la lumière sur les causes du cancer. .
Fujitsu et TMDU collaboreront également à la recherche expérimentale dans les domaines de la découverte de médicaments et de la médecine. TMDU utilisera davantage la technologie développée dans cette recherche pour promouvoir la recherche sur les stratégies pour les maladies incurables telles que le cancer.
Outre les soins médicaux, Fujitsu utilisera la nouvelle technologie pour résoudre des problèmes dans divers domaines, notamment le marketing, l'exploitation des systèmes et la fabrication.
Remerciements
Cette recherche a été menée dans le cadre du programme d'accélération des réalisations Fugaku du ministère de l'Éducation, de la Culture, des Sports, des Sciences et de la Technologie « Comprendre l'origine et la diversité du cancer grâce à l'analyse de données à grande échelle et aux technologies d'intelligence artificielle » (JPMXP 1020200102). Une partie de la recherche a été menée avec les ressources informatiques du supercalculateur Fugaku (Issue #: hp 200138, hp 210167).
(1) Supercalculateur "Fugaku":
Un ordinateur installé au RIKEN en tant que successeur du supercalculateur "K." De juin 2020 au 3 novembre, il s'est classé premier dans 4 catégories du classement des supercalculateurs pendant 4 années consécutives. L'opération complète a commencé le 9 mars 2021.
(2) Niveau d'expression des gènes :
Quantité d'ARN copié à partir de l'ADN (le même acide nucléique que l'ADN synthétisé par transcription en utilisant certaines séquences d'ADN comme matrices).
(3) Résistance aux médicaments :
Phénomène dans lequel l'effet d'un médicament s'affaiblit pendant que le médicament est administré.
(4) Programme d'accélération des réalisations du supercalculateur Fugaku :
Programme lancé en mai 2020 par le ministère de l'Éducation, de la Culture, des Sports, de la Science et de la Technologie dans le but d'obtenir des résultats rapides.
(5) Médicament ciblé :
Médicament conçu pour agir uniquement sur la molécule (protéine, gène, etc.) qui cause la maladie.
(6) Mutation du conducteur :
Une mutation génétique qui cause directement le développement ou la progression du cancer.
(7) Repositionnement médicamenteux :
L'application de médicaments existants développés et approuvés pour le traitement d'une maladie au traitement d'une autre maladie.
(8) Plus de 1,000 XNUMX billions :
Même si le niveau d'expression de chaque gène est restreint à une combinaison de 50 gènes majeurs connus pour être liés au cancer et que le niveau d'expression de chaque gène est classé en 2 catégories (par exemple, expression génique « élevée » ou « faible »), la le numéro de condition est 2 à la puissance 50, ce qui dépasse 1,000 XNUMX billions.
(9) Apprentissage large :
Site officiel "Bonjour, Wide Learning!"
(10) Carte des dépendances (DepMap) :
Données sur la sensibilité et la résistance d'environ 4,500 600 médicaments à environ XNUMX lignées cellulaires cancéreuses différentes, fournies par l'American Broad Institute. Les informations de mutation des lignées cellulaires cancéreuses et les données d'expression de tous les gènes sont incluses.
(11) Fujitsu et TMDU ont analysé les données d'expression génique de DepMap d'environ 300 lignées de cellules cancéreuses, les données de sensibilité et de résistance du Gefitinib (médicament à ciblage moléculaire utilisé pour traiter le cancer du poumon et d'autres types de cancer), et ont recherché de manière approfondie les conditions et les mécanismes des cellules cancéreuses. lignées qui ne répondent pas au Gefitinib. Fujitsu et TMDU ont identifié des conditions dans lesquelles les niveaux d'expression de trois facteurs de transcription (gènes qui co
transcription du gène ntrol (synthèse de l'ARN)), ZNF516, E2F6 et EMX1, étaient faibles. Dans les lignées cellulaires du cancer du poumon qui remplissent ces conditions, un mécanisme déclenché par les facteurs de transcription SP7 et PRRX1 a été découvert comme autres causes potentielles de la résistance aux médicaments dans les cellules cancéreuses (voir image de référence).
À propos de Fujitsu
Fujitsu est le leader japonais des technologies de l'information et de la communication (TIC) offrant une gamme complète de produits, solutions et services technologiques. Environ 126,000 100 personnes de Fujitsu assistent des clients dans plus de 6702 pays. Nous utilisons notre expérience et la puissance des TIC pour façonner l'avenir de la société avec nos clients. Fujitsu Limited (TSE: 3.6) a déclaré un chiffre d'affaires consolidé de 34 billions de yens (31 milliards USD) pour l'exercice clos le 2021 mars XNUMX. Pour plus d'informations, veuillez consulter www.fujitsu.com.
À propos de l'Université médicale et dentaire de Tokyo
L'Université médicale et dentaire de Tokyo (TMDU) est la seule université médicale complète et école supérieure du Japon. Elle a fourni des traitements médicaux avancés grâce à une fusion des domaines médical et dentaire et s'est efforcée de former des «professionnels dotés de connaissances et d'humanité». TMDU contribue à la santé humaine et au bien-être de la société en encourageant des professionnels de la santé exceptionnels avec une vision humaine et globale.
