การพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำนายการเสริมฤทธิ์ของยาคู่ผสมสำหรับการรักษาโรคมะเร็งในชนิดต่างๆ โดยอาศัยข้อมูลระบบนำส่งยาและโมเลกุลของยา
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
นิธิวิทย์ โรจนรักษ์, สิรภัค จักรวาลวิบูลย์, กษิดิ์เดช จูห้อง
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
สิทธิโชค โสมอ่ำ
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
มะเร็งเป็นโรคที่คร่าชีวิตคนไปมากที่สุดในทุกๆ โรค แม้ว่าเทคโนโลยีในการรักษาโรคมะเร็งจะมีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในเวลาที่ผ่านมา แต่ยังคงไม่เพียงพอในการรักษาชีวิตของผู้คนจำนวนมาก ปัจจุบันกระบวนการรักษาโรคมะเร็งมักประกอบด้วยการผ่าเนื้องอกออกก่อน ตามด้วยการฉายรังสี (radiotherapy) หรือการทำคีโม (chemotherapy) การฉายรังสีมักทำลายเซลล์ปกติพร้อมกับเซลล์มะเร็ง ในขณะที่การทำคีโมที่ใช้ยาต้านมะเร็ง จะก่อให้เกิดความเสียหายน้อยกว่าแก่เซลล์ปกติ แต่ก็ยังทำให้เซลล์ปกติตาย เรื่องอีกด้วย ยังมีปัญหาเรื่องความดื้อยาซึ่งลดประสิทธิภาพของการรักษา หนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพในการรักษาโรคมะเร็งด้วยยาต่างๆ คือ การรวมหลายชนิดของยามะเร็งเข้าด้วยกัน ซึ่งเรียกว่า "การรวมยา" (drug combination) โดยผู้วิจัยจะใช้การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพโดยเลือกใช้ฟีเจอร์ (feature) โครสร้างโมเลกุลยา, โปรตีนตัวพาและการแสดงออกของโปรตีน พร้อมกับทำนายคะแนนเสริมฤทธิ์ (synergy score)