Model TREE mengadopsi arsitektur berbasis Transformer untuk mendeteksi gen penggerak kanker dengan lebih akurat. Penelitian oleh tim dari Institut Fisika dan Kimia Xinjiang menunjukkan kemampuan model ini dalam mengintegrasikan data multi-omics dan informasi jaringan biologis. Hasilnya, TREE menawarkan potensi dalam terapi kanker yang lebih dipersonalisasi.
Model AI baru bernama TREE meningkatkan deteksi gen penggerak kanker melalui data multi-omics. Penelitian ini dilakukan oleh tim dari Institut Fisika dan Kimia Xinjiang, bekerja sama dengan ahli lainnya, dan diterbitkan di Nature Biomedical Engineering. TREE berbasiskan arsitektur Transformer, yang mampu mengenali jenis data omics yang paling berpengaruh dan jalur jaringan yang terlibat dalam regulasi gen kanker, memungkinkan prediksi yang lebih akurat bagi pengobatan kanker yang lebih personal.
Dalam pengembangan model ini, TREE dilatih menggunakan subgraf dari struktur lokal yang membuat pembelajaran representasi node lebih efisien, sembari mengurangi kebutuhan komputasi. Berbeda dengan arsitektur Transformer konvensional, TREE memanfaatkan informasi struktural graf dari jaringan biologis dan membandingkannya dengan fitur multi-omics dari node. Selain itu, mekanisme co-attention digunakan untuk meningkatkan kemampuan model dalam menangkap hubungan kompleks di dalam sistem biologis.
Peningkatan jumlah pasien kanker global menjadi tantangan kesehatan yang besar, membuat identifikasi gen penggerak kanker sangat penting. Metode yang saat ini ada terbatas dalam hal generalisasi dan interpretasi, sehingga model baru seperti TREE diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi akan gen-gen yang berhubungan dengan perkembangan kanker, dan ini penting untuk pengembangan terapi yang dipersonalisasi.
Model TREE merupakan inovasi dalam integrasi kecerdasan buatan dengan rekayasa biomedis, mampu meningkatkan identifikasi gen kanker lewat analisis data multi-omics dan informasi jaringan yang kompleks. Penelitian ini menunjukkan potensi besar AI dalam penanganan kanker dan berbagai penyakit lainnya.
Sumber Asli: www.technologynetworks.com
