I modelli di fondazione multimodali utilizzano dati spaziali per realizzare una medicina di precisione / Multimodal foundation models utilize spatial data to realize precision medicine

I modelli di fondazione multimodali utilizzano dati spaziali per realizzare una medicina di precisione / Multimodal foundation models utilize spatial data to realize precision medicine

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Benjamin Haibe-Kains, del Princess Margaret Cancer Centre (Ontario, Canada), sottolinea che le tecnologie di profilazione multiomica e spaziale stanno trasformando la ricerca sul cancro, offrendo una visione senza precedenti della biologia tumorale. Sebbene questi strumenti siano attualmente costosi e complessi, sono in grado di fornire informazioni utili per l'addestramento di modelli predittivi basati su dati clinici più accessibili, come immagini istologiche ed esami del sangue. Questo processo di "distillazione della conoscenza" contribuisce a colmare il divario tra scoperte all'avanguardia ed applicazione clinica pratica, trasformando più rapidamente i risultati della ricerca in cure oncologiche personalizzate.

Haibe-Kains ritiene inoltre che i modelli di base multimodali, modelli di intelligenza artificiale altamente flessibili addestrati su enormi quantità di dati eterogenei, potrebbero rivoluzionare la medicina personalizzata. Sostiene che un giorno potrebbero essere utilizzati per prevedere la resistenza alle terapie, scoprire nuovi biomarcatori e classificare i pazienti in base alle loro caratteristiche molecolari e spaziali uniche. Questa capacità di generalizzare su diversi tipi di dati e contesti clinici potrebbe accelerare significativamente sia la ricerca fondamentale che quella traslazionale.

Per rendere possibile questa evoluzione, Haibe-Kains consiglia di organizzare i dati tenendo conto delle future applicazioni di intelligenza artificiale ed apprendimento automatico, garantendo non solo dati di alta qualità, ma anche informazioni contestuali approfondite, come la posizione della biopsia ed il sottotipo tumorale. Sottolinea la sfida di garantire che i risultati di queste tecnologie siano riproducibili e generalizzabili su diverse biopsie e regioni tumorali, e sottolinea la chiara necessità di progettare studi che diano priorità sia alla profonda comprensione biologica sia all'applicabilità nel mondo reale.

ENGLISH

Benjamin Haibe-Kains, Princess Margaret Cancer Centre (ON, Canada), highlights that multiomic and spatial profiling technologies are transforming cancer research by offering an unprecedented view of tumor biology. While these tools are currently costly and complex, they are able to provide insights that could train predictive models based on more accessible clinical data, such as pathology images and blood tests. This process of “knowledge distillation” helps bridge the gap between cutting-edge discovery and practical clinical application, moving research findings into personalized cancer care more quickly.

Haibe-Kains also believes that multimodal foundation models, highly flexible AI models trained on vast amounts of diverse data, could revolutionise personalized medicine. He shares that they could one day be utilized to predict therapy resistance, uncover new biomarkers, and classify patients based on their unique molecular and spatial features. This ability to generalize across different data types and clinical contexts could significantly accelerate both fundamental and translational research.

To make this evolution possible, Haibe-Kains advises organizing data with future AI and machine learning applications in mind, ensuring not only high-quality data but also rich contextual information like biopsy location and tumor subtype. He highlights the challenge of ensuring that findings from these technologies are reproducible and generalizable across different biopsies and tumor regions, and emphasizes the clear need to design studies that prioritize both deep biological understanding and real–world applicability.

Da:

https://www.biotechniques.com/cancer-research/a-research-revolution-multiomic-and-spatial-techniques-in-cancer-biology/?utm_campaign=BioTechniques%20-%20Daily%20NL&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_D5r6okA7ekdbp3N4_wH5lARdB7_17WXdvgiz1hs6rmbqOxhoD-QDGvRsShcoOG_yVwezgClYwpmNiO3j4VVNlmdhqZOlUt4-nlh5MaqlKrD-G37w&_hsmi=378026687&utm_content=377993162&utm_source=hs_email#1