一種尋找刺激腫瘤生長基因的方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來篩選從癌細(xì)胞系、小鼠模型和人類患者的研究中收集的大量分子數(shù)據(jù)。

通過教導(dǎo)人工智能系統(tǒng)將某些 DNA 突變與改變的功能聯(lián)系起來，由 KAUST 計(jì)算生物科學(xué)研究中心的 Robert Hoehndorf 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)表明，他們可以識別出已知在癌癥中起致病作用的基因，并在 20 分鐘內(nèi)挑選出數(shù)十個(gè)假定的新基因。不同的腫瘤類型。

科學(xué)報(bào)告中描述的預(yù)測方法中有所描述，可在線免費(fèi)獲取——可以幫助臨床醫(yī)生根據(jù)患者的分子亞型定制藥物。它也可以被制藥公司用于尋找新的治療靶點(diǎn)。

“我們的方法可以用作預(yù)測和驗(yàn)證任何數(shù)據(jù)庫或真實(shí)人群樣本中的癌癥驅(qū)動(dòng)基因的框架，”博士 Sara Althubaiti 說。Hoehndorf 實(shí)驗(yàn)室的學(xué)生和該研究的第一作者。

傳統(tǒng)上，科學(xué)家通過從 DNA 序列數(shù)據(jù)入手來尋找與癌癥有因果關(guān)系的基因。通過對常見類型癌癥患者共有的腫瘤突變進(jìn)行廣泛分類，研究界已經(jīng)記錄了數(shù)百個(gè)對腫瘤發(fā)展有因果影響的基因。然后使用實(shí)驗(yàn)跟進(jìn)將這些基因與癌癥的標(biāo)志在功能上聯(lián)系起來。