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实习医生日记之顽固失眠

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实习医生日记之—妊娠剧吐

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科学家开发出新型算法 能整合群体智慧来开发新型癌症靶向疗法

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摘要:年月日讯生物谷近日来自新加坡研究所的研究人员在如何有效治疗癌症上取得了重大发现当我们提及癌症治疗靶点时或许许多计算机程序是一个不错的选择这项研究中研究人员开发出了一种先进的系统其能通过强大的共识算法整合群体智慧来发现每一种癌症肿瘤的弱点从而帮助研究人员更好地研究不同类型的癌症并开发相应的靶向性

2018年1月5日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,来自新加坡A*STAR研究所的研究人员在如何有效治疗癌症上取得了重大发现,当我们提及癌症治疗靶点时,或许许多计算机程序是一个不错的选择,这项研究中,研究人员开发出了一种先进的系统,其能通过强大的共识算法整合群体智慧(wisdom of the crowd),来发现每一种癌症肿瘤的弱点,从而帮助研究人员更好地研究不同类型的癌症并开发相应的靶向性疗法。

科学家开发出新型算法 能整合群体智慧来开发新型癌症靶向疗法

图片来源: A*STAR’s Genome Institute of Singapore

癌细胞中有成千上万个不同的遗传病变,但仅有一小部分突变会诱发肿瘤,因此鉴别出促进癌细胞无限生长的基因突变或许就是未来精准化癌症研究领域科学家们所面临的一大挑战,这项研究中,研究人员首次开发出了一种一致性算法,其能整合多个专家系统,并对单一癌症靶向疗法进行准确预测。

为了开发这种系统,研究人员对覆盖15种不同类型癌症的3000多份肿瘤样本的数据信息进行分析,其中包括结肠癌、乳腺癌、胃癌、肺癌和肝癌等,研究者对18种当前不同的算法进行研究,结果发现,每一种算法自身或许都无法有效鉴别出很大一部分比例患者机体中的驱动癌症发生的基因突变,此外也没有一种单一的方法能够在超过60%的患者机体中鉴别出可以治疗的驱动性突变。

通过分析阐明这些方法所具有的不同优点,研究人员对其进行组合形成了一种名为“ConsensusDriver”的新系统,这种新系统就能在几乎所有的患者中鉴别出癌症疗法靶点,利用当前的药物就能对80%的患者进行有效治疗。癌症是一种引发全球人口死亡的主要原因,2015年全球就有880万癌症死亡病例,过去很多年里,DNA测序技术的突破帮助了很多科学家有效阐明了癌症的完整基因组信息,目前科学家们面临的挑战就是如何处理海量的数据信息来理解每一种疾病的独特遗传基础,来自全球的研究者都在开发新型的计算机算法,有些研究人员也加入到了诸如癌症基因组图谱的大型研究计划中。

研究者Denis Bertrand表示,ConsensusDriver系统的开发以及同癌症基因组计划的合作为我们提供了依次大开眼界的机会,如今计算机算法日渐成为能够有效抵御癌症的新工具,如今研究人员不再使用药物不加区别地来治疗癌症,他们会利用计算机技术有效鉴别出每一种癌症的遗传弱点来利用靶向性药物更有针对性地对癌症进行治疗。

最后研究者表示,癌症遗传学的复杂性是目前研究人员在癌症疗法开发过程中所面临的最大挑战,通过精确地识别可操控的突变,并对个体进行靶向性治疗,如今研究人员距离开发癌症个体化新型疗法又近了一步,研究人员很高兴能够看到科学家们不断开发出新型算法来在未来实现这一愿景。(生物谷Bioon.com)

原始出处:

New algorithm predicts treatment targets for cancer using 'wisdom of the crowd'

Scientists in Singapore have made a unique discovery about how to treat cancers – when it comes to pinpointing cancer treatment targets, it is better to listen to many computer programmes rather than just one. Researchers have developed an advanced system that integrates this 'wisdom of the crowd' through a powerful consensus algorithm to isolate the Achilles heel of each individual cancer tumour, helping scientists to better study different cancers and identify targeted treatments.

Cancer cells have thousands of genetic lesions but only a handful of these mutations give rise to a tumour. Identifying the 'driver' mutations that promote the uncontrolled growth of cancer cells in the body is a key challenge for the emerging field of precision oncology. This is the first time that scientists have identified a consensus algorithm that integrates various expert systems into a single accurate prediction for treatment targets in individual cancers.

To develop this system, researchers analysed data from more than 3,000 tumours, across 15 different cancer types including colon, breast, lung, stomach and liver cancer. They studied 18 different existing algorithms and found that each one of them on its own could not identify driver mutations in a significant proportion of patients. Furthermore, no single method was able to identify treatable drivers in more than 60 percent of patients. By noting that the methods had very different strengths and by combining them, the new system, known as ConsensusDriver, was able to identify treatment targets in nearly all patients studied, 80 percent of whom could be treated with existing drugs.

This work, recently published in Cancer Research, was jointly led by Dr. Denis Bertrand and Professor Niranjan Nagarajan from A*STAR's Genome Institute of Singapore (GIS), and included researchers from the National Cancer Centre Singapore (NCCS) and the National University of Singapore (NUS)......

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