癌細胞的 DNA 中可能有數(shù)千個突變。然而，只有少數(shù)人真正推動了癌癥的進展。其余的只是順路。
將這些有害的驅(qū)動突變與中性乘客區(qū)分開來可以幫助研究人員確定更好的藥物靶點。為了推動這些努力，麻省理工學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的一個團隊建立了一個新的計算機模型，可以快速掃描癌細胞的整個基因組，并識別出比預(yù)期更頻繁發(fā)生的突變，這表明它們正在推動腫瘤生長。這種類型的預(yù)測具有挑戰(zhàn)性，因為某些基因組區(qū)域的乘客突變頻率極高，淹沒了實際駕駛員的信號
麻省理工學(xué)院研究生 Maxwell Sherman 說：“我們創(chuàng)建了一種概率性的深度學(xué)習(xí)方法，使我們能夠獲得一個非常準(zhǔn)確的模型，以了解應(yīng)該存在于基因組中任何地方的乘客突變數(shù)量。”“然后我們可以在整個基因組中尋找意外積累突變的區(qū)域，這表明這些是驅(qū)動突變。”
在他們的新研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)了基因組中的其他突變，這些突變似乎有助于 5% 到 10% 的癌癥患者的腫瘤生長。研究人員說，這些發(fā)現(xiàn)可以幫助醫(yī)生確定更有可能成功治療這些患者的藥物。目前，至少 30% 的癌癥患者沒有可用于指導(dǎo)治療的可檢測驅(qū)動突變。
Sherman、麻省理工學(xué)院研究生 Adam Yaari 和前麻省理工學(xué)院研究助理 Oliver Priebe 是該研究的主要作者，該研究今天發(fā)表在Nature Biotechnology上。麻省理工學(xué)院 Simons 數(shù)學(xué)教授、計算機科學(xué)與人工智能實驗室 (CSAIL) 計算與生物學(xué)組負責(zé)人 Bonnie Berger 和哈佛大學(xué)助理教授 Po-Ru Loh 是該研究的高級作者醫(yī)學(xué)院和麻省理工學(xué)院和哈佛博德研究所的準(zhǔn)成員。哈佛醫(yī)學(xué)院和波士頓兒童醫(yī)院的副教授 Felix Dietlein 也是該論文的作者。
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