向人工智能傳授進(jìn)化論揭示癌癥的生命史

他們強(qiáng)大的方法將人工智能與查爾斯·達(dá)爾文進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型相結(jié)合，比以往任何時候都更準(zhǔn)確地分析遺傳數(shù)據(jù)，為如何利用癌癥的遺傳多樣性為患者提供定制治療的根本轉(zhuǎn)變鋪平了道路。

將這些新算法應(yīng)用于從患者樣本中獲取的 DNA 數(shù)據(jù)表明，腫瘤的遺傳結(jié)構(gòu)比之前認(rèn)為的更簡單。算法顯示，腫瘤的不同細(xì)胞亞群(稱為“亞克隆”)比之前建議的要少。倫敦癌癥研究所和倫敦瑪麗女王大學(xué)的科學(xué)家們還可以判斷出每個亞克隆的年齡以及生長速度。

這些模型將深刻改變癌癥患者遺傳數(shù)據(jù)的分析和解釋方式。未來，它們可以用來更好地指導(dǎo)治療策略，使醫(yī)生能夠?yàn)槊课换颊咛峁┽槍μ囟ɑ蜃兓恼_藥物組合。研究小組希望有一天他們的方法甚至可以用來預(yù)測癌癥的演變，提供癌癥如何生長、擴(kuò)散或復(fù)發(fā)的早期跡象。

改變遺傳分析的潛力

該研究的首席研究員兼 ICR 新癌癥藥物發(fā)現(xiàn)中心癌癥進(jìn)化主任 Andrea Sottoriva 教授表示：

“腫瘤是進(jìn)化的一個縮影，不同的細(xì)胞群競相生存并對環(huán)境壓力做出反應(yīng)。

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