QQ在线
企业微信
资讯
743据《自然·机器智能》杂（zá）志报道，德国科学家借助一款深度学（xué）习软件（jiàn），对数万（wàn）个医疗数据集展开分析后，确定了165个与癌症有关的（de）新基因。最新研究为个性化药物靶向治疗以及生物标志物（wù）开（kāi）发开辟了新前景。
马克斯·普朗克分子遗传学研（yán）究所（suǒ）和慕尼黑计算（suàn）生物学研究所的（de）研究（jiū）人（rén）员（yuán）开（kāi）发出了名为（wéi）“多（duō）组学图形集成”（EMOGI）的新算法。领导（dǎo）该项研（yán）究的安娜丽莎·马尔西科解释称（chēng），该软件集成了从患（huàn）者样本提取的数万个数据集，包括DNA甲基化、单个（gè）基因的活性（xìng）和细胞内蛋白质的相（xiàng）互作用（yòng），以及发生（shēng）突变的序列的相关数据。有了（le）这些数据，深度（dù）学（xué）习算法（fǎ）可（kě）以检测（cè）出导致癌症恶化的模式和分子原理。
马尔（ěr）西科说：“这将有助于促（cù）进个性化医疗领域取得进展。”她解释说，与化疗（liáo）等（děng）传（chuán）统癌（ái）症治（zhì）疗方法不同（tóng），个性化疗（liáo）法能精确（què）地根据肿瘤类（lèi）型订制药物，“我（wǒ）们的（de）目标是为每位患者选（xuǎn）择最佳疗法，即（jí）方法最有效、副作用最少。此（cǐ）外，我（wǒ）们还可以根据癌（ái）症的分（fèn）子（zǐ）特征鉴别出处于早期阶段的癌症。我们只有知道导致疾病的（de）原因，才能有效（xiào）地（dì）治疗它们，这也是（shì）为什（shí）么尽可能多地确（què）定诱发癌（ái）症的机制如此重要的（de）原因。”
目前，科学家们发（fā）现与癌（ái）症有关（guān）的基因（yīn）数量已增长到700个左右，但只有借助（zhù）生物信息学分（fèn）析和最新的人工智（zhì）能方法，研究人员才能（néng）追踪到最新发现的这些隐藏的基因。此外，近年来，深度学习算法进（jìn）展迅猛（měng），在其加持下，研究人员甚至能够发现那些以前未被注（zhù）意到（dào）的蛋白质或基因之间的关联。
研究（jiū）人员（yuán）强调说，EMOGI系统并（bìng）不（bú）局限于癌症（zhèng）。从（cóng）理（lǐ）论上讲，它可以用来整（zhěng）合（hé）不同的生（shēng）物（wù）数据集（jí），并从中找出模式。例如（rú），可用于糖尿（niào）病等复杂的代谢性疾病（bìng）领域。
总编（biān）辑圈点
深度学习再创新功（gōng）。相（xiàng）比化疗，靶向治疗在杀（shā）伤癌（ái）细胞的（de）同时，还能最大限度保护那些正常工作的好细胞。所以，得上（shàng）可以（yǐ）进行靶向治（zhì）疗的癌症，也算是不幸中的万（wàn）幸（xìng）。但（dàn）是（shì），找到这些与（yǔ）癌症（zhèng）有关的（de）基（jī）因（yīn）并不容易，需要大量的计算（suàn）与（yǔ）分析。于是，人工智能在（zài）个性化治疗领域闪亮（liàng）登场，为人类对抗癌症这一（yī）艰苦卓绝的斗（dòu）争提供（gòng）助力。文（wén）中提到的新算法，不仅可以用于癌症，还可以在多个复（fù）杂疾病中发挥作（zuò）用，并帮人类（lèi）在基（jī）础研究领域（yù）取得进步。
