人工智能识别165个新的癌症基因

据《自然机器智能》杂志报道，德国科学家借助一款深度学习软件，分析了数万个医学数据集，鉴定出165个与癌症相关的新基因。最新研究为个性化药物靶向治疗和生物标志物开发开辟了新的前景。

马克斯普朗克分子遗传学研究所和慕尼黑计算生物学研究所的研究人员开发了一种新的算法，称为“多组学图形集成”(EMOGI)。领导这项研究的安娜丽莎马西科解释说，该软件整合了从患者样本中提取的数万个数据集，包括DNA甲基化、单个基因活性与细胞内蛋白质的相互作用以及突变序列的相关数据。有了这些数据，深度学习算法可以检测导致癌症恶化的模式和分子原理。

马斯科说：“这将有助于促进个性化医学领域的进步。”她解释说，与化疗等传统癌症治疗方法不同，个性化治疗可以根据肿瘤类型准确订购药物。“我们的目标是为每位患者选择最佳治疗方案，即方法最有效，副作用最小。此外，我们还可以根据癌症的分子特征来识别早期癌症。只有知道了病因，才能有效治疗，这也是为什么确定尽可能多的诱发癌症的机制如此重要的原因。”

目前，科学家发现癌症相关基因的数量已经增加到700个左右，但只有借助生物信息学分析和最新的人工智能方法，研究人员才能跟踪这些新发现的隐藏基因。另外，近年来深度学习算法进展迅速，在它的加持下，研究人员甚至可以发现以前没有注意到的蛋白质或基因关联。

研究人员强调，EMOGI系统不仅限于癌症。理论上可以用来整合不同的生物数据集，找出模式。比如可以用于糖尿病等复杂的代谢性疾病。

深入学习创新。与化疗相比，靶向治疗不仅可以杀死癌细胞，还可以保护那些正常工作的好细胞。所以，得了可以靶向治疗的癌症，算是不幸中的幸事。然而，找到这些与癌症相关的基因并不容易，需要大量的计算和分析。于是，人工智能在个性化治疗领域崭露头角，为与癌症的艰苦斗争提供帮助。本文提到的新算法不仅可以用于癌症，还可以在许多复杂疾病中发挥作用，帮助人类在基础研究方面取得进展。