Machine Learning Prediksi Seberapa Ampuh Obat Antikanker

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML). Kredit: Gerd Altmann from Pixabay

Liputan6.com, Jakarta - Tim peneliti di Departemen Ilmu Hayati di POSTECH berhasil meningkatkan akurasi prediksi respons obat antikanker dengan menggunakan data yang paling mendekati respons orang sungguhan.

Dipimpin oleh Profesor Sanguk Kim, tim ini mengembangkan Machine Learning melalui algoritma yang mempelajari informasi transkrip dari organoid buatan yang berasal dari pasien sebenarnya, bukan model hewan.

Penelitian ini terbit di jurnal internasional Nature Communications pada akhir Oktober 2020 kemarin.

Menurut penelitian tersebut, sebagaimana dikutip dari Eurekalert, Selasa (11/3/2020), pasien dengan kanker yang sama memiliki reaksi berbeda terhadap obat antikanker. Karena itu, pengobatan yang disesuaikan dinilai paling penting dalam pengembangan pengobatan kanker.

Namun, prediksi Machine Learning memang masih didasarkan pada informasi genetik sel kanker dan hal ini membatasi akurasinya.

2 dari 2 halaman

Algoritma

Guna meningkatkan akurasi prediksi, tim peneliti memperkenalkan algoritma Machine Learning yang menggunakan jaringan interaksi protein yang dapat berinteraksi dengan protein target serta transkriptom protein individu yang berhubungan langsung dengan target obat.

Langkah tersebut dapat memicu proses pembelajaran produksi transkriptom dari protein yang secara fungsional dekat dengan protein target. Melalui ini, hanya biomarker terpilih yang dapat dipelajari dan meningkatkan akurasi, bukan biomarker palsu yang harus dipelajari oleh machine learning konvensional.

Selain itu, data dari organoid dari pasien digunakan untuk mempersempit perbedaan respons pada pasien sebenarnya. Dengan metode ini, pasien kanker kolorektal yang diobati dengan 5-fluorouracil dan pasien kanker kandung kemih yang diobati dengan cisplatin diperkirakan sebanding dengan hasil klinis yang sebenarnya.