Nincs két egyforma szervezet – a jövő gyógyászata ezt végre figyelembe is veszi. A HCS-3DX nevű új rendszer sejtszinten mutatja meg, melyik kezelés a leghatékonyabb az adott beteg számára. Ez lehet a személyre szabott orvoslás valódi áttörése.
A HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont kutatócsoportja Dr. Horváth Péter vezetésével olyan mesterséges intelligenciával támogatott rendszert fejlesztett ki (HCS-3DX), amely forradalmasíthatja a személyre szabott gyógyítást. Az új technológia egyszerre akár száz beteg sejtmintáját képes háromdimenziós (3D) formában elemezni, így felgyorsítja a gyógyszerfejlesztést és a célzott terápiák kiválasztását.
A HCS-3DX a szferoidoknak nevezett 3D sejttenyészeteket vizsgálja — ezek miniatűr, emberi szöveteket utánzó modellek, amelyek valósághűen tükrözik a sejtek térbeli viselkedését. Az eddigi elemzések rendkívül időigényesek voltak, de az új rendszer AI-alapú automatizálással egyszerűsíti a folyamatot: a mikroszkópos képeket algoritmusok értékelik ki, miközben egy robotkar önállóan válogatja és kezeli a mintákat.
Az eljárás gyorsabb, pontosabb és reprodukálhatóbb, mint a korábbi módszerek, és akár ipari méretű gyógyszertesztelésre is alkalmas. A kutatók célja, hogy a rendszer segítségével minden beteg mintájából egyedi sejtes modell készüljön, amely megmutatja, melyik terápia hatékony számára.
A fejlesztés nemzetközi együttműködésben zajlott, és már klinikai tesztelés alatt áll a Heidelbergi Gyermekklinikával közösen, agydaganatos gyermekek mintáin. A HCS-3DX tehát nemcsak egy új kutatási eszköz, hanem a precíziós orvoslás gyakorlati megvalósításának kulcsa lehet – közelebb hozva a laboratóriumi eredményeket a valódi betegellátáshoz.
A szegedi kutatók fejlesztése azért fontos, mert segíthet abban, hogy a kezeléseket valóban személyre szabottan, az adott beteg sejtmintája alapján válasszák ki. Ma a legtöbb gyógyszert úgy írják fel, hogy „átlagosan” hatékony – de minden szervezet másképp reagál. A HCS-3DX rendszer ezt a különbséget képes előre megmutatni a laborban, még mielőtt a beteg megkapná a terápiát.
A kutatók ugyanis a páciensből vett apró sejtmintát laborban lényegében újranövesztik egy miniatűr „szövetdarabkává” (szferoid). Ezen kipróbálhatják, hogyan reagál a sejt például többféle daganatellenes gyógyszerre. A mesterséges intelligencia gyorsan kiértékeli az eredményeket, így kiderül, melyik szer hat legjobban az adott ember sejtjeire – és melyik nem.
Egy rákos beteg esetében nem biztos, hogy ugyanaz a kemoterápia működik, mint egy másik, hasonló diagnózisú betegnél. A HCS-3DX segítségével a laborban már előre látni lehet, melyik gyógyszer pusztítja hatékonyabban a beteg daganatos sejtjeit. Ez azt jelenti, hogy a kezelést nem kísérletezgetve, hanem adatokra alapozva lehet elindítani – időt, mellékhatásokat és akár életet is spórolva.
Hosszabb távon ez a módszer nemcsak daganatos betegségeknél, hanem más kórképeknél (pl. idegrendszeri betegségek, Alzheimer-kór) is segíthet abban, hogy a terápiát pontosan a beteg sejtszintű reakcióihoz igazítsák.
