利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析與特定藥物的患者結(jié)果信息

　　選擇治療多種類型癌癥的一線化療藥物通常是由標(biāo)準(zhǔn)治療方案所決定的，但如果在治療過程中第一種藥物失敗了，那么接下來應(yīng)該使用哪種藥物呢？

　　這就是佐治亞理工學(xué)院的研究人員相信他們的新開源工具能夠發(fā)揮作用的地方。利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析與特定藥物的患者結(jié)果信息相關(guān)的RNA表達(dá)，這個(gè)開源工具可以幫助臨床醫(yī)生選擇最可能在患者中對(duì)疾病有效的化療藥物。

　　在一項(xiàng)使用來自152個(gè)病人記錄的RNA分析數(shù)據(jù)的研究中，該系統(tǒng)預(yù)測(cè)出化療藥物在80%的情況下能得到最佳的結(jié)果。研究人員認(rèn)為，該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性可能會(huì)進(jìn)一步提高，因?yàn)樗祟~外的病人記錄以及諸如家族史和人口統(tǒng)計(jì)等信息。

　　通過觀察腫瘤中的RNA表達(dá)，相信可以非常準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)哪些患者可能對(duì)某種藥物產(chǎn)生反應(yīng)。這些信息可以和其他因素一起用來支持臨床醫(yī)生在化療治療方面必須做出的決定。

　　在《科學(xué)報(bào)告》雜志上發(fā)表的一項(xiàng)研究，可能會(huì)為癌癥治療的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)添加另一種成分。這項(xiàng)工作得到了位于亞特蘭大的卵巢癌研究所、喬治亞研究聯(lián)盟和美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院獎(jiǎng)學(xué)金的部分支持。

　　與其他機(jī)器學(xué)習(xí)所支持工具一樣，研究人員首先使用數(shù)據(jù)集的一部分來“訓(xùn)練”系統(tǒng)，然后在其余的記錄上測(cè)試其操作。在開發(fā)該系統(tǒng)的過程中，研究人員從腫瘤中獲得了RNA的記錄，以及特定藥物治療的結(jié)果。由于只有152個(gè)這樣的記錄可用，首先使用114個(gè)記錄的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練系統(tǒng)。然后，用剩下的38條記錄來測(cè)試該系統(tǒng)根據(jù)RNA序列預(yù)測(cè)的能力。

　　這項(xiàng)研究從卵巢癌開始，但為了擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，研究小組決定包括來自其他癌癥類型的數(shù)據(jù)如：肺癌、乳腺癌、肝癌和胰腺癌，這些癌癥使用相同的化療藥物，RNA的可用數(shù)據(jù)。該模型是基于這種藥物進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)所有接受過這種藥物治療的患者進(jìn)行觀察，這個(gè)預(yù)測(cè)與癌癥類型無關(guān)。

　　該系統(tǒng)會(huì)生成一張圖表，比較每種藥物對(duì)患者特定癌癥產(chǎn)生影響的可能性。如果該系統(tǒng)將用于臨床，醫(yī)生就會(huì)將這些預(yù)測(cè)與其他重要的患者星系一起使用。

　　該系統(tǒng)將以開源軟件的形式提供，團(tuán)隊(duì)希望醫(yī)院和癌癥中心可以先進(jìn)行試用。最終，隨著算法對(duì)更多的患者數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該工具的準(zhǔn)確性將會(huì)提高。并讓合作者相信開源方法是提供將算法應(yīng)用于臨床的最佳途徑。