您的位置:健客网 > 新闻频道 > 医药资讯 > 医药科研 > Cell Reports:AI+医疗再出新招,助力找出抗癌疗法的“隐藏应答者”

Cell Reports:AI+医疗再出新招,助力找出抗癌疗法的“隐藏应答者”

2018-04-11 来源:OFweek医疗科技网  标签: 掌上医生 喝茶减肥 一天瘦一斤 安全减肥 cps联盟 美容护肤
摘要:研究人员特别将模型应用于Ras通路,它能产生控制细胞复制和死亡的蛋白质,Ras蛋白的正常功能的变化--其突变大约导致了30%的癌症--可以使癌细胞生长和扩散,这些基因突变,是各种临床试验性抑制剂药物和疫苗治疗失败的一大原因。

根据癌症患者肿瘤中独特的遗传信息匹配相适应的治疗选择,这一精准医疗的新方向往往因为难以确定出所有可能对某一疗法产生应答的患者而难以广泛应用。据《CellReports》杂志近日在线发表的一份来自宾夕法尼亚大学的研究报告称,患者的其他分子信息可能会揭示出这些所谓的“隐藏应答者”。

宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院药理学助理教授CaseyGreene博士表示,靶向测序可以发现某些带有对抗癌药敏感的基因突变的个体,但许多人缺乏这些突变,而机器学习方法的改进可能会帮助这些患者找到合适的治疗方法。

机器学习属于人工智能的一个分支,能够使用数据来进行学习和预测。Greene和论文第一作者GregoryP.Way利用机器学习对肿瘤中异常的蛋白活跃进行分类,他们设计的搜索癌症基因组图谱(TCGA)的算法整合了33种不同癌症类型的基因数据,Greene和Way使用了转录组信息,即在个体内表达的所有信使RNA,这些“隐藏应答者”的转录组信息也许能揭示应答分子状态。

EvaluatingMachine-LearningClassificationofRasActivation

研究人员特别将模型应用于Ras通路,它能产生控制细胞复制和死亡的蛋白质,Ras蛋白的正常功能的变化--其突变大约导致了30%的癌症--可以使癌细胞生长和扩散,这些基因突变,是各种临床试验性抑制剂药物和疫苗治疗失败的一大原因。

Thisimageshowsmachinelearningand'hiddenresponders'.

Credit:CaseyGreene,PhDPerelmanSchoolofMedicine,UniversityofPennsylvania,CellReports

“这一模型是通过对TCGA中人类肿瘤的遗传数据进行训练,并能够预测某些抑制剂的反应。”Greene表示,转录组以往用于肿瘤精准治疗中的作用被低估了,当与机器学习相结合时,它可以帮助识别潜在的“隐藏应答者”。

研究人员正在努力研究,通过机器学习分析失控的Ras活跃度和肿瘤数据,以帮助患者找到合适的治疗方法。

看本篇文章的人在健客购买了以下产品 更多>
有健康问题?医生在线免费帮您解答!去提问>>
健客微信
健客药房