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一篇刊登在國(guó)際雜志Nature Communications上的研究報(bào)告中，來(lái)自阿爾托大學(xué)等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過(guò)研究表示，利用人工智能技術(shù)或有望預(yù)測(cè)哪些藥物組合能夠有效殺滅癌細(xì)胞。當(dāng)臨床醫(yī)生治療晚期癌癥患者時(shí)，他們經(jīng)常需要使用組合性的抗癌療法，而除了癌癥外科手術(shù)外，患者還經(jīng)常會(huì)接受放療、藥物療法或兩種療法同時(shí)治療。-

圖片來(lái)源：Matti Ahlgren, Aalto University

藥物能與針對(duì)特定癌細(xì)胞的藥物相結(jié)合進(jìn)行使用，如果能夠減少單一藥物的劑量，那么組合性藥物療法通常就能夠改善療法的治療效率并能減少藥物有害的副作用，然而，對(duì)藥物組合的實(shí)驗(yàn)性篩查往往非常緩慢且昂貴，因此研究人員常常不能發(fā)現(xiàn)聯(lián)合療法的全部好處；本文研究中，研究人員在一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法的幫助下，或許就能識(shí)別出最佳的藥物組合來(lái)選擇性地殺滅攜帶特殊遺傳組成或功能組成的癌細(xì)胞。

研究者Juho Rousu說(shuō)道，我們開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)多種癌癥藥物的組合如何殺滅多種類型癌細(xì)胞；我們能利用從此前研究中（此前研究主要調(diào)查藥物和癌細(xì)胞之間的關(guān)聯(lián)）獲得的大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練這種新型的AI模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型實(shí)際上是一種類似于學(xué)校數(shù)學(xué)的多項(xiàng)式函數(shù)，但卻又非常復(fù)雜。這種模型能夠發(fā)現(xiàn)藥物與癌細(xì)胞之間的關(guān)聯(lián)，而這種關(guān)聯(lián)此前研究人員并沒有觀察到過(guò)；同時(shí)該模型還能夠給出非常精確的結(jié)果，比如，在實(shí)驗(yàn)中所謂的關(guān)聯(lián)系數(shù)的值超過(guò)了0.9，這就表明了非常高的可靠性，而在實(shí)驗(yàn)測(cè)定中，0.8-0.9的相關(guān)系數(shù)被認(rèn)為是非�？煽康慕Y(jié)果。

研究者Tero Aittokallio表示，這種新型模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)當(dāng)藥物組合對(duì)特定類型癌癥的效果尚未被測(cè)試的情況下，藥物組合如何選擇性地抑制特定類型的癌細(xì)胞，而這或?qū)�幫助癌癥研究人員從數(shù)千種組合中有限選擇出最佳的藥物組合來(lái)進(jìn)行深入的研究。相同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法還能被用作非癌變的細(xì)胞，在這種情況下，研究人員就必須利用與疾病相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)重新訓(xùn)練新型模型了，比如，該模型能被用來(lái)研究不同的抗生素組合如何影響細(xì)菌感染，或者藥物的不同組合如何有效地殺滅被SARS-CoV-2感染的宿主細(xì)胞等。