טיפול אימונותרפי הינו טיפול נגד סרטן המבוסס על שימוש במערכת החיסון של החולה כדי להילחם בתאים הסרטניים ביעילות גבוהה תוך כדי מזעור תופעות הלוואי. על מנת למקסם את היעילות של הטיפול האימונותרפי, חוקרים מחפשים אינדיקטורים שיכולים לחזות מראש את התגובה של המטופל לטיפול. החוקרים משתמשים בכלי שנקרא ׳ריצוף RNA ברמת התא היחיד׳ (single-cell RNA sequencing). מסתבר שלשאלה האם מטופל יגיב לטיפול מסוים כנגד סרטן יש תשובה בגנים שלנו: יחידות הוראות ההפעלה הנמצאות בכל תא בגופינו. על סמך המידע הזה ניתן יהיה לבנות מודלים ממוחשבים המסוגלים לנבא כמה יעיל יהיה הטיפול באנשים שונים.
למרות זאת, האינדיקטורים המסייעים לנבא את תגובת המטופל לטיפול, עובדים לרוב רק עבור סוג סרטן מסוים או קבוצה מסוימת של חולים, ולא ניתן להשתמש בהם לחיזוי עבור חולים נוספים או כנגד סרטנים אחרים. במסגרת המחקר שמציעה ד״ר יצחק ינותחו למעלה ממיליון תאי חיסון ממטופלים אשר עברו טיפול אימונותרפי. באמצעות טכניקות חדישות (Machine learning), ד״ר יצחק מקווה ליצור מודלים ממוחשבים שיכולים לחזות את תגובת החולה לטיפול בכמה סוגי סרטן שונים.
תוצאות ראשוניות ממעבדת המחקר של ד״ר יצחק הראו כי בניית המודלים הינה ברת ביצוע, ושקבוצות גנים שונות מנבאות טוב יותר את יעילות הטיפול מאחרות. במסגרת המחקר, ד״ר יצחק תזהה את קבוצות הגנים אשר מקנות יכולות חיזוי טובות יותר למודלים ובכך לשפר אותם עד לחיזוי מדויק.
בנוסף, צוות המחקר ישתמש בטכניקות שונות לזהות אינדיקטורים פוטנציאליים ולחקור כיצד הם עובדים יחדיו. לאחר מכן, הם יבדקו את האינדיקטורים הללו במקבץ רב של תאים בבת אחת. מחקר זה יספק מידע חשוב לגבי השימוש בריצוףRNA ברמת התא היחיד כדי לזהות קבוצות מטופלים שונות ולהתאים להם את הטיפול המתאים עבורם. מחקר זה יסייע לקבוע מהם המדדים הטובים ביותר לטיפול בחולים המקבלים טיפול אימונותרפי.
