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人工智能利用腫瘤遺傳學(xué)來預(yù)測(cè)治療反應(yīng)

導(dǎo)讀 在《癌癥發(fā)現(xiàn)》雜志上發(fā)表的一項(xiàng)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(jī)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(cè)...

在《癌癥發(fā)現(xiàn)》雜志上發(fā)表的一項(xiàng)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(jī)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(cè)癌癥何時(shí)會(huì)對(duì)化療產(chǎn)生抵抗。

所有細(xì)胞,包括癌細(xì)胞,都依賴復(fù)雜的分子機(jī)制來復(fù)制 DNA,作為正常細(xì)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(xì)胞中的 DNA 復(fù)制機(jī)制來發(fā)揮作用。雖然科學(xué)家們認(rèn)識(shí)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(cè)成為一個(gè)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(duì)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?cè)趯m頸癌腫瘤上測(cè)試了他們的模型,成功預(yù)測(cè)了對(duì)順鉑(最常見的化療藥物之一)的反應(yīng)。該模型能夠識(shí)別最有可能產(chǎn)生治療耐藥性的腫瘤,并且還能夠識(shí)別驅(qū)動(dòng)治療耐藥性的許多潛在分子機(jī)制。

Trey 表示:“臨床醫(yī)生之前已經(jīng)意識(shí)到一些與治療耐藥性相關(guān)的個(gè)體突變,但這些孤立的突變往往缺乏顯著的預(yù)測(cè)價(jià)值。原因是,影響腫瘤治療反應(yīng)的突變數(shù)量比以前認(rèn)識(shí)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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