Istraživači sa Univerziteta Stanford razvili su inovativni algoritam za mašinsko učenje pod nazivom Mal-ID, koji omogućava brzu i preciznu dijagnozu imunoloških bolesti, uključujući dijabetes tipa 1, lupus i COVID-19. Ova tehnologija koristi podatke iz imunog sistema pacijenta, analizirajući B i T ćelijske receptore kao jedinstvene biološke potpise različitih bolesti.
U studiji na skoro 600 ispitanika, Mal-ID je pokazao izuzetnu tačnost u prepoznavanju specifičnih imunoloških odgovora, što može značajno unaprediti ranu dijagnostiku i personalizovanu terapiju. „Naš imuni sistem čuva bogatu bazu podataka o pretnjama sa kojima se susreo, a mi sada imamo alat koji može da ih tumači na novi način,“ izjavio je vodeći istraživač dr Maksim Zaslavski.
Algoritam koristi napredne modele jezičkog učenja, slične onima koji pokreću sisteme poput ChatGPT-a, kako bi otkrio obrasce u imunološkim reakcijama. Kombinovanjem podataka iz B i T ćelija, Mal-ID omogućava dublje razumevanje imunoloških odgovora, čak i bez potpunog poznavanja specifičnih antigena koji ih aktiviraju.
Ovaj revolucionarni pristup mogao bi pomoći ne samo u bržoj dijagnozi autoimunih bolesti, već i u praćenju imunoterapije kod pacijenata sa rakom. Naučnici veruju da bi Mal-ID mogao da postane ključni alat u preciznoj medicini, omogućavajući identifikaciju novih terapijskih ciljeva i personalizovanih tretmana za različite imunološke poremećaje.
