根據(jù)《自然·機(jī)器智能》雜志的報(bào)道，德國(guó)科學(xué)家借助一個(gè)深度學(xué)習(xí)軟件，在分析了成千上萬(wàn)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集之后，確定了165個(gè)與癌癥有關(guān)的新基因。最近的研究為個(gè)性化藥物靶向治療和生物標(biāo)志的發(fā)展開(kāi)辟了新的前景。

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)了一種新的算法，叫做多組圖形集成(EMOGI)。安娜麗莎·馬爾西科的領(lǐng)導(dǎo)者解釋說(shuō)，該軟件集成了從病人樣本中提取的數(shù)萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)集，包括DNA甲基化，單個(gè)基因的活性，細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)的相互作用，以及發(fā)生突變的序列相關(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)到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)性化醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展。她解釋說(shuō)，與化療等傳統(tǒng)癌癥治療方法不同，個(gè)性化療法可以根據(jù)腫瘤類型準(zhǔn)確定制藥物。我們的目標(biāo)是為每個(gè)患者選擇最好的治療方法，即方法最有效，副作用最少。此外，我們還可以根據(jù)癌癥的分子特征識(shí)別早期癌癥。只有了解疾病的原因，我們才能有效地治療它們，這也是為什么盡可能多地確定癌癥誘發(fā)機(jī)制如此重要的原因。

目前，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)與癌癥相關(guān)的基因數(shù)量已經(jīng)增加到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，研究人員才能跟蹤最新發(fā)現(xiàn)的隱藏基因。此外，近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法發(fā)展迅速。在它的祝福下，研究人員甚至可以以前沒(méi)有注意到的蛋白質(zhì)或基因之間的聯(lián)系。

研究者強(qiáng)調(diào)，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，找出模式。比如可以用于糖尿病等復(fù)雜的代謝性疾病領(lǐng)域。

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