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實習醫生日記之頑固失眠

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實習醫生日記之—妊娠劇吐

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實習醫生日記之豬蹄腳

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科學家開發出新型算法 能整合群體智慧來開發新型癌癥靶向療法

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摘要:年月日訊生物谷近日來自新加坡研究所的研究人員在如何有效治療癌癥上取得了重大發現當我們提及癌癥治療靶點時或許許多計算機程序是一個不錯的選擇這項研究中研究人員開發出了一種先進的系統其能通過強大的共識算法整合群體智慧來發現每一種癌癥腫瘤的弱點從而幫助研究人員更好地研究不同類型的癌癥并開發相應的靶向性

2018年1月5日 訊 /生物谷BIOON/ --近日,來自新加坡A*STAR研究所的研究人員在如何有效治療癌癥上取得了重大發現,當我們提及癌癥治療靶點時,或許許多計算機程序是一個不錯的選擇,這項研究中,研究人員開發出了一種先進的系統,其能通過強大的共識算法整合群體智慧(wisdom of the crowd),來發現每一種癌癥腫瘤的弱點,從而幫助研究人員更好地研究不同類型的癌癥并開發相應的靶向性療法。

科學家開發出新型算法 能整合群體智慧來開發新型癌癥靶向療法

圖片來源: A*STAR’s Genome Institute of Singapore

癌細胞中有成千上萬個不同的遺傳病變,但僅有一小部分突變會誘發腫瘤,因此鑒別出促進癌細胞無限生長的基因突變或許就是未來精準化癌癥研究領域科學家們所面臨的一大挑戰,這項研究中,研究人員首次開發出了一種一致性算法,其能整合多個專家系統,并對單一癌癥靶向療法進行準確預測。

為了開發這種系統,研究人員對覆蓋15種不同類型癌癥的3000多份腫瘤樣本的數據信息進行分析,其中包括結腸癌、乳腺癌、胃癌、肺癌和肝癌等,研究者對18種當前不同的算法進行研究,結果發現,每一種算法自身或許都無法有效鑒別出很大一部分比例患者機體中的驅動癌癥發生的基因突變,此外也沒有一種單一的方法能夠在超過60%的患者機體中鑒別出可以治療的驅動性突變。

通過分析闡明這些方法所具有的不同優點,研究人員對其進行組合形成了一種名為“ConsensusDriver”的新系統,這種新系統就能在幾乎所有的患者中鑒別出癌癥療法靶點,利用當前的藥物就能對80%的患者進行有效治療。癌癥是一種引發全球人口死亡的主要原因,2015年全球就有880萬癌癥死亡病例,過去很多年里,DNA測序技術的突破幫助了很多科學家有效闡明了癌癥的完整基因組信息,目前科學家們面臨的挑戰就是如何處理海量的數據信息來理解每一種疾病的獨特遺傳基礎,來自全球的研究者都在開發新型的計算機算法,有些研究人員也加入到了諸如癌癥基因組圖譜的大型研究計劃中。

研究者Denis Bertrand表示,ConsensusDriver系統的開發以及同癌癥基因組計劃的合作為我們提供了依次大開眼界的機會,如今計算機算法日漸成為能夠有效抵御癌癥的新工具,如今研究人員不再使用藥物不加區別地來治療癌癥,他們會利用計算機技術有效鑒別出每一種癌癥的遺傳弱點來利用靶向性藥物更有針對性地對癌癥進行治療。

最后研究者表示,癌癥遺傳學的復雜性是目前研究人員在癌癥療法開發過程中所面臨的最大挑戰,通過精確地識別可操控的突變,并對個體進行靶向性治療,如今研究人員距離開發癌癥個體化新型療法又近了一步,研究人員很高興能夠看到科學家們不斷開發出新型算法來在未來實現這一愿景。(生物谷Bioon.com)

原始出處:

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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