מערכת מחשב לומדת - אלגוריתם, שפותחה בטכניון בשיתוף חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד בקליפורניה, מאפשרת להעריך את הרלוונטיות של ניסויים פרה-קליניים בנושאים הקשורים בפיזיולוגיה של האדם. החידוש צפוי על פי הערכת המפתחים, להאיץ את פיתוחם של טיפולים רפואיים חדשים. על הפיתוח דיווח Nature Methods.

המערכת נשענת על Big Data לחיזוי תוצאות ניסוי בבני אדם על סמך תוצאות ביניים שהושגו בניסויים בעכברים. המערכת, שעשויה לצמצם בעתיד את מספר הניסויים בעכברים, פותחה על ידי צוות בראשות פרופ'-משנה שי שן-אור מהפקולטה לרפואה ע"ש יחד בטכניון עם חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד.

"השימוש בעכברי מעבדה למחקר בסיסי ופרה-קליני חיוני לקידום הרפואה ולפיתוח תרופות וטיפולים חדשים", אמר פרופ' משנה שן אור. "הוא רווח מאוד במעבדות מחקר בארץ ובעולם. מחקרים בעכברי-מודל הכרחיים בניסויים שאי אפשר לערוך בבני אדם בשל שיקולים אתיים. למשל, בחקר מחלות ותהליכים פיזיולוגיים במוח, בטחול ובלב ובבדיקת יעילותם של טיפולים חדשים במצבי חולי.

"אולם, למרות השימוש השכיח בעכברי מעבדה, ידוע כיום שאי אפשר לגזור מסקנות ישירות מהניסוי בעכברים להבנת השפעת הטיפול על האדם. זאת בשל ההבדלים הרבים שבין שני המינים בפיזיולוגיה, בגנטיקה, בתוחלת החיים ובסביבת המחיה. במילים אחרות, תופעות רבות אובדות ב'תרגום' במעבר מעכבר לאדם. רבות מהתרופות הפועלות על עכברי מעבדה נכשלות כשהן נבדקות על בני אדם.

משמאל, המצב כיום: הסקת מסקנות ישירה מניסויים בעכברים, בלי התייחסות להבדלים בין המינים. מימין: אלגוריתם FIT לומד, מתוך מאות ניסויים קודמים בבני אדם ועכברים, את היחס בין רמות הביטוי של הגנים בשני המינים ומאפשר הסקת מסקנות יותר מושכלת בכל ניסוי חדש בעכבר

"הכלי שפותח בטכניון מנבא את הרלוונטיות של תוצאות הניסויים המקדימים בעכברים לפיזיולוגיה של האדם ולכן עשוי להאיץ פיתוח תרופות חדשות ולהפחית באופן דרמטי את עלויות הפיתוח", הסביר פרופ' משנה שן אור.

אחת ההתפתחויות שאפשרו את הפיתוח הזה היא העלאה לאינטרנט של הנתונים הגולמיים שהושגו בניסויים מדעיים. שינוי זה, שמקורו בפרויקט הגנום האנושי, הוביל לכך שכיום קיימות מדידות של יותר משני מיליון דוגמאות. רובן נאספו מרקמות של בני אדם חולים ומרקמות חולות של חיות-מודל. בכל דוגמה שכזו נמדדה רמת הביטוי של ה-mRNA, הרכיב המרכזי בייצור חלבונים, של עשרות אלפי גנים שבגנום.

"זאת כמות אדירה של Big Data, מידע עצום הנאגר ברשת ובדרך כלל איננו משמש מעבר למחקר שבו הוא נוצר," הוסיף פרופ'-משנה שן-אור. "הנחת היסוד שלנו היא שבנתונים אלה גלומים אוצרות חבויים הניתנים לשליפה באמצעות חשיבה יצירתית ופיתוחים אלגוריתמיים.

"במחקר זה החלטנו לרתום את המידע הנצבר לאתגר של תרגום הממצאים שהושגו מחיות מודל, לתובנות רלוונטיות בבני אדם. במילים אחרות, המחקר נועד לגשר על'פער המינים שנובע מההבדלים בין האדם לחיות מודל".

האלגוריתם המבצע "תרגום" חכם יותר של ממצאי ניסויים שנעשו בעכברים מאפשר להסיק מהם את ההשלכות על הפיזיולוגיה האנושית. המערכת שפותחה קרויה FITי- Found In Translation ובאמצעות Big Data, המידע רב שנצבר בניסויים קודמים והועלה לרשת, לומדת המערכת את היחס שבין ביטוי גנים בעכברים לבין הביטוי שלהם במצב המקביל בבני אדם.

בהינתן ניסוי חדש בעכברים כגון טיפול תרופתי חדש, המערכת מזהה עבור כל גן אם המידע שנאסף מניסויים קודמים מועיל לניסוי החדש. במידה שהמידע רלוונטי, המערכת מתקנת את התוצאה שנמדדה בניסוי החדש ומאפשרת לחוקרים לפרש את ממצאי הניסוי בעכבר באופן הרלוונטי לבני אדם.

החוקרים בדקו את ביצועי FIT על 170 ניסויים שונים בעכברים והראו שב-88% מהמקרים בהם FIT נמצא רלוונטי לניסוי החדש בעכבר, המערכת אכן מנבאת נכונה את ביטוי הגנים במצבי החולי המקבילים בבני אדם. מדובר בשיפור של עד 50% בהסקת המסקנות מניסוי העכבר לזה שבבני אדם.

בנוסף, החוקרים בדקו באופן נסיוני חיזוי של FIT מתוצאות ניסוי בעכבר הממדל את מחלת המעי קרוהן. FIT חזה כי הגן ILF3 צפוי להתבטא בבני אדם למרות העובדה שאיננו מתבטא בעכברים. בניסוי אימות (ולידציה) הראו החוקרים שהתוצר החלבוני של הגן ILF3 אכן מתבטא בדגימות מעי של חולי קרוהן – תוצאה שלא היתה ידועה עד כה ולא היתה מתגלה ללא השימוש במערכת הלומדת.

"תהליך זה לא רק משפר את הדיוק המחקרי", הדגיש פרופ'-משנה שי שן-אור, "אלא גם מונע טעויות פרשניות ומקצר את תהליך הפיתוח של טיפולים חדשים ותרופות חדשות".