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Cell Reports:AI+醫(yī)療再出新招,助力找出抗癌療法的“隱藏應(yīng)答者”

2018-04-11 來源:OFweek醫(yī)療科技網(wǎng)  標(biāo)簽: 掌上醫(yī)生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護(hù)膚
摘要:研究人員特別將模型應(yīng)用于Ras通路,它能產(chǎn)生控制細(xì)胞復(fù)制和死亡的蛋白質(zhì),Ras蛋白的正常功能的變化--其突變大約導(dǎo)致了30%的癌癥--可以使癌細(xì)胞生長和擴(kuò)散,這些基因突變,是各種臨床試驗(yàn)性抑制劑藥物和疫苗治療失敗的一大原因。

根據(jù)癌癥患者腫瘤中獨(dú)特的遺傳信息匹配相適應(yīng)的治療選擇,這一精準(zhǔn)醫(yī)療的新方向往往因?yàn)殡y以確定出所有可能對(duì)某一療法產(chǎn)生應(yīng)答的患者而難以廣泛應(yīng)用。據(jù)《CellReports》雜志近日在線發(fā)表的一份來自賓夕法尼亞大學(xué)的研究報(bào)告稱,患者的其他分子信息可能會(huì)揭示出這些所謂的“隱藏應(yīng)答者”。

賓夕法尼亞大學(xué)佩雷爾曼醫(yī)學(xué)院藥理學(xué)助理教授CaseyGreene博士表示,靶向測序可以發(fā)現(xiàn)某些帶有對(duì)抗癌藥敏感的基因突變的個(gè)體,但許多人缺乏這些突變,而機(jī)器學(xué)習(xí)方法的改進(jìn)可能會(huì)幫助這些患者找到合適的治療方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)屬于人工智能的一個(gè)分支,能夠使用數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測。Greene和論文第一作者GregoryP.Way利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)腫瘤中異常的蛋白活躍進(jìn)行分類,他們設(shè)計(jì)的搜索癌癥基因組圖譜(TCGA)的算法整合了33種不同癌癥類型的基因數(shù)據(jù),Greene和Way使用了轉(zhuǎn)錄組信息,即在個(gè)體內(nèi)表達(dá)的所有信使RNA,這些“隱藏應(yīng)答者”的轉(zhuǎn)錄組信息也許能揭示應(yīng)答分子狀態(tài)。

EvaluatingMachine-LearningClassificationofRasActivation

研究人員特別將模型應(yīng)用于Ras通路,它能產(chǎn)生控制細(xì)胞復(fù)制和死亡的蛋白質(zhì),Ras蛋白的正常功能的變化--其突變大約導(dǎo)致了30%的癌癥--可以使癌細(xì)胞生長和擴(kuò)散,這些基因突變,是各種臨床試驗(yàn)性抑制劑藥物和疫苗治療失敗的一大原因。

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Credit:CaseyGreene,PhDPerelmanSchoolofMedicine,UniversityofPennsylvania,CellReports

“這一模型是通過對(duì)TCGA中人類腫瘤的遺傳數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并能夠預(yù)測某些抑制劑的反應(yīng)。”Greene表示,轉(zhuǎn)錄組以往用于腫瘤精準(zhǔn)治療中的作用被低估了,當(dāng)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合時(shí),它可以幫助識(shí)別潛在的“隱藏應(yīng)答者”。

研究人員正在努力研究,通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析失控的Ras活躍度和腫瘤數(shù)據(jù),以幫助患者找到合適的治療方法。

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