導(dǎo)讀 在《癌癥發(fā)現(xiàn)》雜志上發(fā)表的一項研究中，加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家利用機器學(xué)習(xí)算法來解決癌癥研究人員面臨的最大挑戰(zhàn)之一：預(yù)測...
在《癌癥發(fā)現(xiàn)》雜志上發(fā)表的一項研究中，加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家利用機器學(xué)習(xí)算法來解決癌癥研究人員面臨的最大挑戰(zhàn)之一：預(yù)測癌癥何時會對化療產(chǎn)生抵抗。
所有細胞，包括癌細胞，都依賴復(fù)雜的分子機制來復(fù)制 DNA，作為正常細胞分裂的一部分。大多數(shù)化療通過破壞快速分裂的腫瘤細胞中的 DNA 復(fù)制機制來發(fā)揮作用。雖然科學(xué)家們認識到腫瘤的遺傳組成嚴(yán)重影響其特定的藥物反應(yīng)，但腫瘤內(nèi)發(fā)現(xiàn)的大量突變使得耐藥性的預(yù)測成為一個具有挑戰(zhàn)性的前景。
新算法通過探索大量基因突變?nèi)绾喂餐绊懩[瘤對阻礙 DNA 復(fù)制的藥物的反應(yīng)，克服了這一障礙。
具體來說，他們在宮頸癌腫瘤上測試了他們的模型，成功預(yù)測了對順鉑(最常見的化療藥物之一)的反應(yīng)。該模型能夠識別最有可能產(chǎn)生治療耐藥性的腫瘤，并且還能夠識別驅(qū)動治療耐藥性的許多潛在分子機制。
Trey 表示：“臨床醫(yī)生之前已經(jīng)意識到一些與治療耐藥性相關(guān)的個體突變，但這些孤立的突變往往缺乏顯著的預(yù)測價值。原因是，影響腫瘤治療反應(yīng)的突變數(shù)量比以前認識的要多得多。”加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)系教授 Ideker 博士解釋道。
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