数千枚の画像でトレーニングされたこのモデルは、真の老化を単なる毒性や正常な変化から正確に分離できるようになり、がん細胞を永久退散に追い込む化合物を迅速かつ視覚的にスクリーニングする方法を提供します。
研究チームは SAM-Score を使用して 10,000 を超える実験化合物をスクリーニングした結果、複数の種類の癌細胞で老化を誘導するが、それらを死滅させることはしない QM5928 と呼ばれる化合物が同定されました。
研究者らは、この化合物はさらに研究する価値があると信じている。 QM5928 は、p16 発現が高いがんでは必ずしも機能しない既知の薬剤 (パルボシクリブなど) に耐性のあるがんに対して有効であるという点で独特でした。
「SAMP-Scoreの適用を通じて、我々は、さまざまなSen-Mark+がんにおいて老化を誘導することができ、これらの細胞で老化誘導が起こるメカニズムと経路を探索するためのツール分子として潜在的な有用性を有する、新規老化促進化合物であるQM5928を同定した」と研究研究は述べている。
研究者らは、機械学習と高解像度イメージングを組み合わせることで、がん治療を検出および測定する新しい方法を提供します。
SAMP-Score は、主に治療抵抗性腫瘍を有する患者に対して、体の自然な老化プロセスを利用してがんと闘う治療法の出現への道を開く可能性があります。
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#新しい機械学習ツールががん細胞を老化させる化合物を特定
2025-12-05 12:48:00