科学家利用人工智能识别乳腺癌的模式

科学家们利用人工智能识别乳腺癌的模式,并发现了五种新的疾病类型,每种类型都与不同的个性化治疗相匹配。

他们的研究将人工智能和机器学习应用于乳腺肿瘤的基因序列和分子数据,以揭示以前被归为一类的癌症之间的关键差异。

这项由伦敦癌症研究所的一个小组领导的新研究发现,其中两种类型的人对免疫疗法的反应比其他类型的人高,而另一种类型的人更容易复发服用三苯氧胺。

研究人员现在正在为这些类型的乳腺癌开发测试,这些测试将用于临床试验中选择不同药物的患者,目的是使个性化治疗成为治疗的标准部分。

研究人员以前用同样的方法使用人工智能来发现五种不同类型的肠癌,现在肿瘤学家正在评估它们在临床试验中的应用。

其目的是将人工智能算法应用于多种癌症,并为每种癌症提供治疗敏感性、可能的进化路径以及如何对抗耐药性的信息。

这项新的研究发表在今天(星期五)的《NPJ乳腺癌》杂志上,不仅可以帮助选择乳腺癌患者的治疗方法,还可以确定新的药物目标。

癌症研究所(ICR)——一个慈善和研究机构——通过自己的慈善捐赠资助了这项研究。

大多数乳腺癌发生在乳腺导管内的细胞中,由雌激素或孕激素“喂养”。这些被归类为“管腔A”肿瘤,通常有最好的治愈率。

然而,这些组中的患者对治疗标准的反应非常不同,比如三苯氧胺,或者新的治疗——如果患者复发需要——比如免疫治疗。

研究人员将经过人工智能训练的计算机软件应用于一系列关于原发性腔A乳腺肿瘤的遗传学、分子和细胞组成以及患者生存率的数据。

一旦接受训练,人工智能就能够识别出五种不同类型的疾病,并对治疗有特定的反应模式。

患有标记为“炎性”的癌症的女性肿瘤中存在免疫细胞,高水平的一种叫做pd-l1的蛋白质,这表明她们可能对免疫疗法有反应。

另一组患者患有“三阴性”肿瘤——对标准激素治疗没有反应——但各种指标表明他们也可能对免疫治疗有反应。

含8号染色体特异性改变的肿瘤患者在接受他莫昔芬治疗后的生存率比其他组差,并且往往复发更早——平均42个月后,与含大量干细胞的不同肿瘤类型患者的83个月后相比。这些患者可能受益于额外或新的治疗,以延迟或防止晚期复发。

相关报道研究发现,在癌症药物的临床试验中,纳米粒子的运动缺乏种族多样性,这揭示了它们是否能达到预期的癌症靶点。这项研究表明,生酮饮食的抗癌作用。这项新研究中确定的标记物并不挑战整体分类。乳腺癌的切除——但他们确实发现了该疾病目前的子部门中的其他差异,对治疗有重要意义。

利用人工智能来理解癌症的复杂性和进化过程是国际癌症研究委员会正在追求的核心战略之一,作为一项开拓性研究计划的一部分,该计划旨在对抗癌症的适应能力和耐药性。ICR正在筹集7500万英镑投资中的最后1500万英镑,用于建立一个新的癌症药物发现中心,以提供世界上第一个“反进化”疗法项目。

研究负责人Anguraj Sadanandam博士,伦敦癌症研究所系统和精确癌症医学小组负责人,说:

我们正处在医疗改革的尖端,因为我们真正掌握了人工智能和机器学习可以打开的可能性。

我们的新研究表明,人工智能能够识别乳腺癌中超出人眼极限的模式,并为那些停止对标准激素疗法作出反应的人指出新的治疗途径。人工智能具有更广泛的应用能力,我们认为我们将能够在所有癌症中应用这一技术,甚至为目前没有成功选择的癌症提供新的治疗机会。”

伦敦癌症研究所基因组分析临床试验小组的组长、乳腺癌不同类型识别的先驱Cheang博士说:

多年来,医生们一直将乳腺癌的当前分类作为治疗指南,但它相当粗糙,而且似乎患有同一类型疾病的患者对药物的反应往往非常不同。

我们的研究已经使用人工智能算法来发现乳腺癌中人类分析至今所遗漏的模式,并发现其他类型的疾病对治疗有特殊的反应。

这项研究令人兴奋的影响之一是它能够挑选出对免疫治疗反应良好的女性,即使对她们癌症的广泛分类表明这些治疗对她们不起作用。

我们的研究中使用的人工智能还可以用来发现新的药物,以治疗5年后复发风险最大的人,这种药物在雌激素相关的乳腺癌中很常见,并且会给患者带来相当大的焦虑。”

除了ICR慈善基金,这项工作还得到了伦敦癌症研究所NIHR生物医学研究中心和皇家马斯登NHS基金会的支持。

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