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开源机器学习工具可以帮助选择抗癌药物

2018-11-08

  选择一线化疗药物来治疗多种癌症通常是一个明确的决定,由标准治疗方案决定,但如果第一种药物失败了,下一步应该使用什么药物?

  这就是佐治亚理工学院的研究人员相信他们的新开源决策支持工具能够发挥作用的地方。使用机器学习分析与特定药物的患者预后相关的信息相关的RNA表达,这个开源工具可以帮助临床医生选择最可能在单个患者中攻击疾病的化疗药物。

  在一项使用来自152个患者记录的RNA分析数据的研究中,该系统预测了80%的时间内提供最佳结果的化疗药物。研究人员相信,通过包含额外的患者记录以及家族史和人口统计等信息,系统的准确性可以进一步提高。

  “通过观察肿瘤中的RNA表达,我们相信我们可以高精度地预测哪些患者可能对特定药物有反应,”乔治亚理工学院生物科学学院教授兼综合癌症研究主任John McDonald说。中央。“这些信息可以与其他因素一起用于支持临床医生在化疗治疗方面必须做出的决定。”

  该研究报告于11月6日在“ 科学报告 ”杂志上发表,该研究可能为癌症治疗的精准医学增添另一个组成部分。这项工作部分得到了总部位于亚特兰大的卵巢癌研究所,佐治亚研究联盟和国立卫生研究院奖学金的支持。

  与其他机器学习决策支持工具一样,研究人员首先使用数据集的一部分“训练”他们的系统,然后在剩余记录上测试其操作。在开发该系统时,研究人员获得了肿瘤RNA的记录,以及特定药物治疗的结果。由于只有大约152个此类记录可用,他们首先使用来自114条记录的数据来训练系统。然后,他们使用剩余的38个记录来测试系统基于RNA序列预测哪种化疗药物最有可能用于缩小肿瘤的能力。

  该研究始于卵巢癌,但为了扩大数据集,研究小组决定纳入其他癌症类型的数据 - 肺癌,乳腺癌,肝癌和胰腺癌 - 使用相同的化疗药物并获得RNA数据。麦克唐纳说:“我们的模型是根据药物进行预测,并查看所有使用该药物治疗的患者,无论癌症类型如何。”

  该系统生成一个图表,比较每种药物对患者特定癌症有影响的可能性。如果该系统用于临床环境,麦克唐纳认为医生会将这些预测与其他重要的患者信息一起使用。

  因为它测量基因的表达水平,所以RNA的分析可能比DNA的测序具有优势,尽管两种类型的信息都可用于选择药物治疗,他说。麦克唐纳说,RNA分析的成本正在下降,很快就会花费少于乳房X光检查。

  该系统将作为开源软件提供,麦当劳团队希望医院和癌症中心能够试用它。最终,随着算法分析更多患者数据,工具的准确性应该提高。他和他的合作者认为开源方法提供了将算法转移到临床使用的最佳途径。

  “要真正将其纳入临床实践,我们认为我们必须打开它,以便其他人可以尝试,如果他们想要修改,并在现实世界的情况下展示其价值,”麦克唐纳说。“我们正在尝试使用互联网技术中使用的那种开源策略为癌症治疗创造一种不同的范例。”

  佐治亚理工学院生物科学学院助理教授Fredrik Vannberg说,开源编码允许许多领域的专家审查软件,识别错误并提出改进建议。“最重要的是,这意味着该软件不再是一个你无法看到内部的黑盒子。代码是公开共享的,任何人都可以改进并检查潜在的问题。”

  Vannberg设想使用决策支持工具创建“虚拟肿瘤委员会”,这将汇集广泛的专业知识,以检查全球患者的RNA数据。

  “希望能为任何进行过这种RNA分析的新癌症患者提供这种分析,”他补充道。“我们可以就数十名最聪明的肿瘤患者达成共识,并为每位患者的独特情况提供服务。”

  该工具可在开源 Github存储库中下载和使用。医院和癌症诊所可能会安装该软件并使用它而不分享其结果,但研究人员希望使用该软件的组织能够帮助改进系统。

  “机器学习的准确性不仅会随着训练数据量的增加而提高,而且随着数据的多样性增加而提高,”博士Evan Clayton说。佐治亚理工学院生物科学学院的学生。“通过纳入DNA数据,人口统计信息和患者病史,可以改善这种模式。如果有助于预测特定药物的成功,该模型将包含任何信息。”

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