Aprendizaje profundo y herramientas de electrofisiología impulsan el cribado de fármacos con organoides
Nuevas tecnologías mejoran el cribado de organoides para el desarrollo de fármacos, incluyendo un marco de aprendizaje profundo informado por la física para la cuantificación y un sistema automatizado de electrofisiología para el análisis funcional.
Dos desarrollos recientes buscan acelerar el uso de organoides derivados de pacientes en el descubrimiento de fármacos: un marco de aprendizaje profundo informado por la física para cuantificar las respuestas de los organoides y un sistema automatizado para medir la actividad electrofisiológica en vivo dentro de cultivos neuronales 3D.
Un estudio publicado en npj Digital Medicine presenta DICE-2DSeg, un marco mejorado con grafos que combina una mejora de coherencia intra-rebanada inspirada en OCT (tomografía de coherencia óptica) con una agregación de contexto inter-rebanada basada en grafos. Validado en 93 volúmenes de diversos tipos de cáncer y fármacos, la variante de alto rendimiento logra una aceleración de 14 veces sobre nnUNet3D mientras mantiene el 93.65% de su precisión. Establece un nuevo estado del arte para restos receptivos a fármacos de entre 0 y 100 micrómetros y mantiene una alta fidelidad para conglomerados de más de 100 micrómetros.
Diagnostic Biochips ha desarrollado SomaFocus, un sistema automatizado que inserta sondas de silicio ultrafinas en organoides intactos para medir la actividad electrofisiológica en vivo. La tecnología genera datos sobre la actividad neuronal coordinada y la dinámica de red, que a menudo son invisibles para los ensayos puramente estructurales o moleculares. SomaFocus se centra principalmente en organoides cerebrales, esferoides y ensamblodios, pero también funciona con organoides intestinales, retinianos y cutáneos.
Los organoides son modelos genéticamente programables que preservan características clave de los tejidos de los pacientes, ofreciendo oportunidades para la modelización de enfermedades, la validación de dianas, el descubrimiento de biomarcadores y la evaluación terapéutica. Sin embargo, persisten desafíos, incluida la variabilidad entre organoides, el estado de maduración y la necesidad de mejores lecturas funcionales.
El trabajo de DICE-2DSeg fue respaldado por varios programas de investigación chinos y utilizó muestras de organoides y recursos computacionales de Regenovo Ltd. El sistema SomaFocus está diseñado para satisfacer las necesidades de automatización de las pipelines de descubrimiento de fármacos.