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麻省理工學(xué)院和其他研究人員開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識別難以診斷的癌癥。
麻省理工學(xué)院和馬薩諸塞州總醫(yī)院 (MGH) 的科赫綜合癌癥研究所 (MGH) 實(shí)施了深度學(xué)習(xí)，以非常具體的方式評估基因，從而為患者找到最佳治療計劃。在早期細(xì)胞分化和發(fā)育中發(fā)現(xiàn)的基因表達(dá)可能是識別神秘癌癥的關(guān)鍵。研究結(jié)果發(fā)表在《癌癥發(fā)現(xiàn)》上。
“有時你可以應(yīng)用病理學(xué)家提供的所有工具，但你仍然沒有答案。像這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以使腫瘤學(xué)家選擇更有效的治療方法，并為他們的患者提供更多指導(dǎo)，”該研究的主要作者、MGH 的病理學(xué)家和科赫研究所的臨床研究員 Salil Garg 博士說。
當(dāng)患者第一次被診斷出患有癌癥時，腫瘤學(xué)家會試圖查明癌癥的起源。如果臨床醫(yī)生無法確定起點(diǎn)，醫(yī)生會從非靶向治療開始，這通常會導(dǎo)致患者存活率低。
開發(fā)一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型來考慮正常細(xì)胞和健康細(xì)胞之間的差異以及各種癌癥的特征可能具有挑戰(zhàn)性。具有大量癌癥基因表達(dá)特征的復(fù)雜模型在接收新數(shù)據(jù)時可能會出錯，即使它看起來正在學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)。模型的過度簡化可能導(dǎo)致癌癥類型的診斷不準(zhǔn)確。
Garg 博士和他的團(tuán)隊(duì)縮小了腫瘤細(xì)胞發(fā)育途徑改變的跡象。他們使用來自兩個強(qiáng)大的細(xì)胞圖譜的數(shù)據(jù)來確定胚胎細(xì)胞和癌細(xì)胞之間的相關(guān)性。小鼠器官發(fā)生細(xì)胞圖譜研究了 56 種不同的胚胎細(xì)胞軌跡。癌癥基因組圖譜分析了 33 種類型的腫瘤。
然后將相關(guān)數(shù)據(jù)用于他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，稱為發(fā)育多層感知器 (D-MLP)，該模型分析腫瘤并預(yù)測其起源。該算法用于 52 個新樣本。該平臺能夠?qū)┌Y類型分為四類，這有助于診斷和患者治療計劃。
未來，科學(xué)家們計劃使用來自腫瘤成像、顯微鏡和放射學(xué)的額外數(shù)據(jù)來進(jìn)一步增強(qiáng)癌癥患者個性化醫(yī)療治療的預(yù)測模型。
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