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科学家如何利用人工智能来加速癌症研究?

来源:本站原创 2018-04-15 23:22

2018年4月16日 讯 /生物谷BIOON/ --如今研究人员对人类机体中2万个基因进行测序得出了大量的数据,而这些数据必须进行破译,近日来自蒙特利尔大学免疫学和癌症研究所的科学家们就开始进行这项工作来推动癌症领域的研究,研究人员将利用人工智能手段来帮助分析人类基因机体测序得出的大量数据。

图片来源:Min Yu,USC Norris Comprehensive Cancer Center

研究者Sebastien Lemieux利用来自482名急性髓性白血病患者机体中的样本来尝试确定癌细胞中的遗传图谱信息,他表示,我们距离为目前正在建造的工具开发出一种临床应用还相距很长一段距离,这种临床应用能将人工智能同遗传学数据相结合,但我们希望能够基于此更好地理解疾病的遗传组成,研究人员希望最终能够利用一种完美的工具帮助临床医生针对不同患者采取最佳的治疗手段。

很多年以前并没有科学家们会从事这项工作,除非他们有大量的经费预算,由于对每个样本进行分析所涉及的工作的成本可能会高达2000美元,因此过去20年的显著进步使得某些形式的分析变得更加容易获取,据研究者介绍,如今他们所开发出的工具非常高效。

由于在日常研究工作中涉及到的基因数量可能会非常高,研究人员利用人工智能算法来训练计算机进行自我学习,以便他们能够深入剖析人类基因组从而寻找多种疾病发病的早期迹象,这就是所谓的“深度学习”(deep learning)。研究者Lemieux希望能通过最近发起的一项研究计划,来调查急性髓性白血病亚群以及该病发生所涉及的微妙的生物学机制。

最后研究者表示,他们坚信这项研究计划最终或能给他们带来一些新的发现,而这些研究发现对于后期深入解读并理解疾病发生的分子机制或将非常重要。(生物谷Bioon.com)

原始出处:

Advancing cancer research through artificial intelligence

The sequencing of 20,000 human genes has produced an immense amount of data that must now be deciphered. Sébastien Lemieux, a bioinformatics specialist at Université de Montréal's Institute for Research in Immunology and Cancer, has begun doing so to advance cancer research. "Artificial intelligence helps us analyze data," he said in an interview.

Lemieux is using samples taken from 482 patients with a specific form of cancer – acute myeloid leukemia – to try to pin down the genetic profile of cancer cells. "We're still a long way from developing a clinical application for the tools we're building, which combine artificial intelligence with genetics, but we hope to better understand the disease's genetic makeup," he explained. Researchers could eventually perfect tools that help clinicians decide on a course of treatment.

As recently as a few years ago, no one could do this work unless they had a massive budget, as the cost of the work involved in analyzing each sample could run as high as $2,000. The remarkable advances of the last 20 years have made some forms of analysis much more accessible. Today's tools are highly efficient, according to Lemieux, who studied microbiology before specializing in computer science.

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