新しいAIツールは、脳腫瘍患者が、リアルタイムの腫瘍の代謝をモデル化し、個別的な治療オプションを提供して、食事や薬品に対してどのように反応するかを予測している。 A new AI tool predicts how brain tumor patients respond to diet and drugs by modeling real-time tumor metabolism, offering personalized treatment options.

ミシガン大学で開発された新しいAI電源の双子は、個々の脳腫瘍の代謝をリアルタイムでモデル化し、食生活の変化や薬への反応を予測します。 A new AI-powered digital twin developed at the University of Michigan uses machine learning to model individual brain tumor metabolism in real time, predicting how glioma patients will respond to dietary changes and drugs. 血液検査,腫瘍組織,遺伝データを分析することで システムでは代謝の流れを推定します 癌細胞が栄養素を処理する速度を 推定することで 医者は治療法を調整できます By analyzing blood tests, tumor tissue, and genetic data, the system estimates metabolic flux—how fast cancer cells process nutrients—allowing doctors to tailor treatments. ヒトデータとマウス研究で検証されたこの薬は,どの患者がアミノ酸制限から恩恵を受け,どの腫瘍が栄養源の変更によってミコフェノラートモフェチルに抵抗したかを正確に予測しました. Validated in human data and mouse studies, it accurately predicted which patients benefited from amino acid restriction and which tumors resisted mycophenolate mofetil by switching nutrient sources. ヒトの腫瘍の代謝フラックスを直接測定し,従来の研究室試験の限界を克服する最初のAI手法である. This is the first AI method to directly measure metabolic flux in human tumors, overcoming limits of traditional lab tests. NIHの資金を得て,細胞代謝で公表されたこのツールは,個別化脳がん治療への有望な歩みを提供している. Funded by the NIH and published in Cell Metabolism, the tool offers a promising step toward personalized brain cancer care.