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Cell Reports:AI+醫療再出新招,助力找出抗癌療法的“隱藏應答者”

2018-04-11 來(lái)源:OFweek醫療科技網(wǎng)  標簽: 掌上醫生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:研究人員特別將模型應用于Ras通路,它能產(chǎn)生控制細胞復制和死亡的蛋白質(zhì),Ras蛋白的正常功能的變化--其突變大約導致了30%的癌癥--可以使癌細胞生長(cháng)和擴散,這些基因突變,是各種臨床試驗性抑制劑藥物和疫苗治療失敗的一大原因。

根據癌癥患者腫瘤中獨特的遺傳信息匹配相適應的治療選擇,這一精準醫療的新方向往往因為難以確定出所有可能對某一療法產(chǎn)生應答的患者而難以廣泛應用。據《CellReports》雜志近日在線(xiàn)發(fā)表的一份來(lái)自賓夕法尼亞大學(xué)的研究報告稱(chēng),患者的其他分子信息可能會(huì )揭示出這些所謂的“隱藏應答者”。

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

機器學(xué)習屬于人工智能的一個(gè)分支,能夠使用數據來(lái)進(jìn)行學(xué)習和預測。Greene和論文第一作者GregoryP.Way利用機器學(xué)習對腫瘤中異常的蛋白活躍進(jìn)行分類(lèi),他們設計的搜索癌癥基因組圖譜(TCGA)的算法整合了33種不同癌癥類(lèi)型的基因數據,Greene和Way使用了轉錄組信息,即在個(gè)體內表達的所有信使RNA,這些“隱藏應答者”的轉錄組信息也許能揭示應答分子狀態(tài)。

EvaluatingMachine-LearningClassificationofRasActivation

研究人員特別將模型應用于Ras通路,它能產(chǎn)生控制細胞復制和死亡的蛋白質(zhì),Ras蛋白的正常功能的變化--其突變大約導致了30%的癌癥--可以使癌細胞生長(cháng)和擴散,這些基因突變,是各種臨床試驗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(guò)對TCGA中人類(lèi)腫瘤的遺傳數據進(jìn)行訓練,并能夠預測某些抑制劑的反應。”Greene表示,轉錄組以往用于腫瘤精準治療中的作用被低估了,當與機器學(xué)習相結合時(shí),它可以幫助識別潛在的“隱藏應答者”。

研究人員正在努力研究,通過(guò)機器學(xué)習分析失控的Ras活躍度和腫瘤數據,以幫助患者找到合適的治療方法。

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