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智能機(jī)器識(shí)別出165個(gè)與癌癥有關(guān)的新基因 促進(jìn)化療領(lǐng)域發(fā)展

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據(jù)《自然·機(jī)器智能》雜志報(bào)道,德國(guó)科學(xué)家借助一款深度學(xué)習(xí)軟件,對(duì)數(shù)萬(wàn)個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)集展開(kāi)分析后,確定了165個(gè)與癌癥有關(guān)的新基因。最新研究為個(gè)化藥物靶向治療以及生物標(biāo)志物開(kāi)發(fā)開(kāi)辟了新前景。

馬克斯·普朗克分子遺傳學(xué)研究所和慕尼黑計(jì)算生物學(xué)研究所的研究人員開(kāi)發(fā)出了名為“多組學(xué)圖形集成”(EMOGI)的新算法。領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)研究的安娜麗莎·馬爾西科解釋稱,該軟件集成了從患者樣本提取的數(shù)萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)集,包括DNA甲基化、單個(gè)基因的活和細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)的相互作用,以及發(fā)生突變的序列的相關(guān)數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)算法可以檢測(cè)出導(dǎo)致癌癥惡化的模式和分子原理。

馬爾西科說(shuō):“這將有助于促進(jìn)個(gè)化醫(yī)療領(lǐng)域取得進(jìn)展。”她解釋說(shuō),與化療等傳統(tǒng)癌癥治療方法不同,個(gè)化療法能精確地根據(jù)腫瘤類型訂制藥物,“我們的目標(biāo)是為每位患者選擇最佳療法,即方法最有效、副作用最少。此外,我們還可以根據(jù)癌癥的分子特征鑒別出處于早期階段的癌癥。我們只有知道導(dǎo)致疾病的原因,才能有效地治療它們,這也是為什么盡可能多地確定誘發(fā)癌癥的機(jī)制如此重要的原因。”

目前,科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)與癌癥有關(guān)的基因數(shù)量已增長(zhǎng)到700個(gè)左右,但只有借助生物信息學(xué)分析和最新的人工智能方法,研究人員才能追蹤到最新發(fā)現(xiàn)的這些隱藏的基因。此外,年來(lái),深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)展迅猛,在其加持下,研究人員甚至能夠發(fā)現(xiàn)那些以前未被注意到的蛋白質(zhì)或基因之間的關(guān)聯(lián)。

研究人員強(qiáng)調(diào)說(shuō),EMOGI系統(tǒng)并不局限于癌癥。從理論上講,它可以用來(lái)整合不同的生物數(shù)據(jù)集,并從中找出模式。例如,可用于糖尿病等復(fù)雜的代謝疾病領(lǐng)域。

總編輯圈點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)再創(chuàng)新功。相比化療,靶向治療在殺傷癌細(xì)胞的同時(shí),還能最大限度保護(hù)那些正常工作的好細(xì)胞。所以,得上可以進(jìn)行靶向治療的癌癥,也算是不幸中的萬(wàn)幸。但是,找到這些與癌癥有關(guān)的基因并不容易,需要大量的計(jì)算與分析。于是,人工智能在個(gè)化治療領(lǐng)域閃亮登場(chǎng),為人類對(duì)抗癌癥這一艱苦卓絕的斗爭(zhēng)提供助力。文中提到的新算法,不僅可以用于癌癥,還可以在多個(gè)復(fù)雜疾病中發(fā)揮作用,并幫人類在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域取得進(jìn)步。(劉霞)

標(biāo)簽: 智能機(jī)器 新基因 化療領(lǐng)域

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