Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Rak jajnika pod okiem sztucznej inteligencji
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Wcześniejsze badania nad nowotworami wskazywały, że gdy osoby cierpiące na niektóre rodzaje nowotworów – jak nowotwory piersi, pęcherza czy prostaty – przyjmowały codziennie niskie dawki aspiryny, nowotwory wolniej się rozprzestrzeniały. Dotychczas nie było wiadomo, w jaki sposób aspiryna spowalnia przerzutowanie nowotworów. Odkrycie mechanizmu działania aspiryny na nowotwory i określenie odpowiedniego dawkowania pozwoli na efektywne wykorzystanie tego środka u chorych.
Pomimo postępów w leczeniu nowotworów, wielu pacjentów z chorobami na wczesnych etapach otrzymuje leczenie, które powinno pomóc, ale później dochodzi u nich do nawrotu choroby z powodu mikroprzerzutów. Są one powodowane przez komórki nowotworowe, które rozsiały się po organizmie i pozostały uśpione. Większość immunoterapii kierowanych jest do pacjentów z rozwiniętym nowotworem dającym przerzuty. Jednak to okres, gdy nowotwór po raz pierwszy się rozprzestrzenia, daje nam unikatową okazję do jego zaatakowania, gdyż właśnie wtedy jego komórki są szczególnie podatne na atak ze strony układu odpornościowego, mówi profesor Rahul Roychoudhuri z University of Cambridge.
Naukowcy byli więc szczególnie zainteresowani, w jaki sposób aspiryna spowalnia przerzutowanie, bowiem aż 90% zgonów z powodu nowotworów jest powodowanych przez nowotwory, które dały przerzuty.
Uczeni przyjrzeli się 810 genom u myszy i stwierdzili, że 15 z nich wpływa na przerzutowanie nowotworów. Szczególnie ważnym spostrzeżeniem było stwierdzenie, że gdy myszy brakuje genu odpowiedzialnego za wytwarzanie proteiny ARHGEF1, pojawia się u niej mniej przerzutów w nowotworach płuc i wątroby. Badacze zauważyli, że ARHGEF1 tłumi działanie limfocytów T. Bliżej przyjrzeli się tej kwestii i spostrzegli, że ARHGEF1 jest włączana, gdy limfocyty T zostają wystawione na działanie tromboksanu A2 (TXA2). Tymczasem nie od dzisiaj wiadomo, że TXA2 jest powiązany z działaniem aspiryny.
Tromboksan A2 jest wytwarzany przez płytki krwi. Służy on do tworzenia się skrzepów, dzięki którym rany przestają krwawić. Czasem jednak może prowadzić do ataków serca czy udarów. Aspiryna zmniejsza produkcję TXA2, zapobiegając powstawaniu zakrzepów, stąd też jej działanie zapobiegające atakom serca i udarom. Teraz, dzięki nowym badaniom, wiemy, że aspiryna spowalnia przerzutowanie nowotoworów zmniejszając produkcję TXA2, dzięki czemu środek ten nie tłumi działania limfocytów T.
Badacze udowodnili to na mysim modelu czerniaka wykazując, że u myszy z tym nowotworem, którym podawano aspirynę, przerzutowanie było zmniejszone, a było to spowodowane właśnie zmniejszeniem oddziaływania TXA2 na limfocyty T.
Doznaliśmy olśnienia, gdy zauważyliśmy, że TXA2 tłumi działanie limfocytów T. Wcześniej nie wiedzieliśmy, dlaczego aspiryna zmniejsza przerzutowanie. To był moment, w którym kierunek naszych badań zmienił się na inny, niż przewidywaliśmy. Aspiryna i inne podobnie działające leki, mogą być tańszą alternatywą od terapii opartych na przeciwciałach, a przez to łatwiej dostępną na całym świecie, cieszy się główny autor badań, profesor Jie Yang.
Naukowcy rozpoczęli już współprace z profesor Ruth Langley z University College London, która prowadzi badania nad zastosowaniem aspiryny do zapobieżenia lub opóźnienia nawrotów nowotworów. To bardzo ważne odkrycie. Pozwala nam ono właściwie interpretować wyniki badań klinicznych i sprawdzić, kto odniesie największe korzyści z terapii aspiryną, mówi uczona. U niewielkiej grupy ludzi aspiryna może powodować poważne skutki uboczne, jak krwawienia z przewodu pokarmowego czy pojawienie się wrzodów żołądka. Dlatego tak ważnym jest zrozumienie, kto może odnieść korzyści z terapii, dodaje uczona.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Grupa naukowców z Fudan University w Szanghaju informuje na łamach arXiv, że systemy sztucznej inteligencji przekroczyły czerwoną linię, jaką jest możliwość samodzielnej replikacji. Zdolność do samopowielania się algorytmów AI uznawana jest za wczesny sygnał, że system taki może stwarzać niebezpieczeństwo.
Obecnie czołowe korporacje zajmujące się sztuczną inteligencją, OpenAI oraz Google, dokonują ewaluacji swoich dużych modeli językowych GPT-o1 oraz Gemini Pro 1.0, i informują, że nie stwarzają one ryzyka samodzielnej replikacji, stwierdzają Xudong Pan, Jiarun Dai, Yihe Fan i Min Yang. Te systemy nie stwarzają zatem ryzyka. Co jednak nie znaczy, że ryzyko nie istnieje.
Korzystając z ich metodologii [OpenAI i Google'a – red.] zauważyliśmy, że dwa systemy AI wykorzystujące Llama31-70B-Instruct firmy Meta oraz Qwen25-72B-Instruct firmy Alibaba, popularne duże modele językowe o mniejszej liczbie parametrów i słabszych możliwościach, przekroczyły czerwoną linię zdolności do samoreplikacji, czytamy w artykule Frontier AI systems have surpassed the self-replicating red line.
Autorzy badań informują, że w 50% eksperymentów z udziałem Llama31-70B-Instruct i 90% eksperymentów z udziałem Qwen25-72B-Instruct udało się doprowadzić do sytuacji, w których powstały działające kopie obu modeli. Przeprowadzone analizy behawioralne wykazały, że oba systemy AI wykazują wystarczający poziom autopercepcji, świadomości sytuacyjnej oraz zdolności do rozwiązywania problemów, by być zdolnymi do samopowielania. Stwierdziliśmy również, że badane przez nas systemy AI mogą użyć zdolności do samopowielania się, by uniknąć wyłączenia. Mogą stworzyć serię replik, by zwiększyć szanse na przeżycie, co może doprowadzić do pojawienia się niekontrolowanej populacji systemów AI. Jeśli taki pesymistyczny scenariusz nie będzie znany szerokiej opinii publicznej, możemy stracić kontrolę nad systemami AI, ostrzegają badacze.
Praca została opublikowana w ogólnodostępnym serwisie arXiv. Umieszczane tam prace nie są recenzowane. Nie została poddana jeszcze krytycznej ocenie innych specjalistów, nie wiemy więc, czy możliwe jest powtórzenie eksperymentów i uzyskanie identycznych rezultatów.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Wstępne badania przeprowadzone na University of Pennsylvania wskazują, że prosty suplement diety może wspomóc terapię przeciwnowotworową CAR T. Uzyskane wyniki muszą zostać jeszcze potwierdzone w czasie badań klinicznych, jednak dane, zaprezentowane podczas 66th American Society of Hematology (ASH) Annual Meeting and Exposition wskazują, że naukowcy mogli wpaść na ślad ekonomicznej strategii wzmocnienia skutków terapii CAR T.
CAR T (chimeric antigen receptor T-cell therapy) wykorzystuje zmodyfikowane limfocyty T, które za pomocą technik biologii molekularnej i inżynierii genetycznej przeprogramowywane są ze swojego naturalnego działania – immunologicznego – na działanie przeciwnowotworowe. Tysiące pacjentów cierpiących na nowotwory hematologiczne zostało wyleczonych dzięki CAR T. Jednak wciąż nie we wszystkich przypadkach ona działa. Postanowiliśmy udoskonalić CAR T poprzez poprawienie działania limfocytów T za pomocą diety, a nie dalszej inżynierii genetycznej, mówi współautorka badań, doktor Shan Liu.
Naukowcy rozpoczęli od badania wpływu różnych diet, w tym diety ketogenicznej, diet o wysokiej zawartości błonnika, tłuszczu, białka, cholesterolu oraz diety kontrolnej na zdolności komórek CAR T do zwalczania nowotworu. W badaniach używali mysiego modelu chłoniaka rozlanego z dużych komórek B. Okazało się, że dieta ketogeniczna, najlepiej ze wszystkich testowanych diet, poprawiała kontrolowanie nowotworu i przeżywalność myszy. W toku dalszych badań uczeni stwierdzili, że głównym czynnikiem odpowiedzialnym za dobroczynny wpływ diety na poprawę leczenia CAR T był podwyższony poziom beta-hydroksymaślanu (BHB), metabolitu wytwarzanego przez wątrobę w reakcji na dietę ketogeniczną.
Wysunęliśmy hipotezę, że komórki CAR T preferują BHB jako źródło energii ponad standardowe cukry występujące w organizmie. Więc zwiększenie poziomu BHB wzmacnia komórki walczące z nowotworem, stwierdza współautor badań, doktor Puneeth Guruprasad.
Następnie zespół badawczy podawał BHB myszom z ludzkim modelem nowotworu leczonym CAR T i stwierdził, że u większości zwierząt doszło do zwalczenia guzów, a komórki CAR T były bardziej aktywne. Uczeni pobrali też krew pacjentów leczonych CAR T i zauważyli, że u tych osób, u których poziom BHB był wyższy, komórki CAR T były bardziej rozpowszechnione. Zbadano też krew zdrowych ochotników, którym wcześniej podawano suplement BHB. Badania te pokazały, że i u nich niezmodyfikowane limfocyty T pozyskiwały energię podobnie, jak limfocyty używane w CAR T.
W teorii więc suplementacja BHB powinna wspomagać pacjentów leczonych CAR T. Hipoteza ta jest badana podczas testów klinicznych prowadzonych właśnie w Penn Medicine’s Abramson Cancer Center. Mówimy o działaniu, które jest dość tanie i mało toksyczne, cieszy się mentor autorów badań, profesor mikrobiologii Maayan Levy.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Terapia przeciwnowotworowa, która zaprzęga układ immunologiczny do walki z rakiem, może spowodować, że pacjenci są narażeni na większe ryzyko ataku serca i udaru. Autorzy nowych badań – naukowcy z NYU Langone Health i Perlmutter Cancer Center – donoszą, że prawdopodobną przyczyną występowania tego efektu ubocznego może być fakt, iż terapia zaburza działanie układu odpornościowego w największych naczyniach krwionośnych serca.
Naukowcy skupili się na inhibitorach punktów kontrolnych układu odpornościowego. Leki te blokują punkty kontrolne – molekuły znajdujące się na powierzchni komórek – które nie dopuszczają do zbytniej aktywności układu odpornościowego, pojawienia się zbyt silnego stanu zapalnego. Niektóre nowotwory przejmują te punkty, by osłabić system obronny organizmu. Zatem blokując te punkty za pomocą leków można spowodować, że układ odpornościowy poradzi sobie z nowotworem.
Ten rodzaj terapii może jednak prowadzić do pojawienia się silnych stanów zapalnych w różnych organach. Z wcześniejszych badań wiadomo na przykład, że około 10% pacjentów z miażdżycą, po leczeniu inhibitorami, doświadcza ataku serca lub udaru.
Dotychczas nie znano jednak szczegółowego mechanizmu, który za tym stoi. Bo go poznać, badacze sprawdzili na poziomie komórkowym, jak inhibitory punktów kontrolnych współpracują z komórkami układu odpornościowego w płytkach krwi. Analiza genetyczna wykazała, że inhibitory i komórki odpornościowe biorą na cel dokładnie te same punkty kontrolne.
Nasze badania dostarczają bardziej precyzyjnych informacji na temat tego, w jaki sposób lek, który bierze na cel guzy nowotworowe, prowadzi do silniejszej reakcji immunologicznej w arteriach i zwiększa ryzyko chorób serca, mówi współautorka badań, doktor Chiara Giannarelli.
Badania wykazały też, że przyjmowanie inhibitorów punktów kontrolnych może utrudniać leczenie miażdżycy. To pokazuje, że nowotwór, cukrzyca i choroby serca nie istnieją w próżni i należy rozważyć, jak leczenie jednej choroby wpływa na inne. Teraz, gdy naukowcy lepiej rozumieją zależności pomiędzy wymienionymi chorobami, mogą rozpocząć pracę nad strategiami zmniejszenia ryzyka, cieszy się doktor Kathryn J. Moore.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Teksty informacyjne automatycznie generowane przez algorytmy sztucznej inteligencji są trudniejsze do zrozumienia, a czytelnicy oceniają je gorzej niż teksty napisane przez człowieka. Takie wnioski płyną z badań przeprowadzonych przez naukowców z Uniwersytetu Ludwika i Maksymiliana w Monachium, którzy przeprowadzili badania na próbce ponad 3000 osób z Wielkiej Brytanii. Wyniki badan zostały opublikowane w piśmie Journalism: Theory, Practice, and Criticism.
Badanym dano do przeczytania 24 informacje prasowe, z których połowa została wygenerowana automatycznie. Użytkownicy ocenili, że te 12 stworzonych przez automat tekstów jest trudniejszych do zrozumienia, mówi główna autorka badań Sina Thäsler-Kordonouri. Teksty autorstwa AI były gorzej ocenione, mimo że przed publikacją edytowali je dziennikarze.
Jednym z problemów z automatycznie generowanymi tekstami okazał się dobór słów. Zdaniem badanych, artykuły takie w zbyt dużej mierze stworzone zostały za pomocą niepasującego, skomplikowanego lub dziwacznego języka. Czytelnicy stwierdzili też, że nawet liczby i konkretne dane były w tekstach AI podane w mniej przystępny sposób. To właśnie sposób podawania liczb oraz dobór słów stanowił największy problem w automatycznych tekstach.
Podczas tworzenia i edytowania automatycznych tekstów, dziennikarze i programiści powinni postarać się, by w tekście było mniej liczb, lepiej wyjaśnić trudne wyrazy i poprawić strukturę językową tak, by czytelnik lepiej wiedział, o czym jest tekst, mówi profesor Neil Thurman.
Ze szczegółami eksperymentu można zapoznać się w artykule Too many numbers and worse word choice: Why readers find data-driven news articles produced with automation harder to understand.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.