LSU研究人員已經建立了一個由人工智能驅動的癌癥藥物發(fā)現引擎，該引擎很快就可以根據患者的小細胞樣本匹配任何類型的癌癥，并且最有可能治愈該癌癥。
LSU健康新奧爾良/ LCMC健康癌癥中心主任，外科腫瘤學家John Stewart博士說：“LSU利用人工智能進行精準醫(yī)療的工作將使我們能夠為每位患者設計新的分子驅動療法。
一個跨學科的LSU研究團隊，包括獸醫(yī)學院，理學院，工程學院和計算與技術中心的成員，正在使用人工智能或AI來更快，更經濟地發(fā)現癌癥的個性化治療方法。
研究人員開發(fā)了最初設計用于映射復雜社交網絡的算法，例如Facebook使用的社交網絡，研究人員創(chuàng)建了一個名為癌癥組學網絡的癌癥藥物發(fā)現引擎。它結合了大量分子數據集的三維圖形表示，包括癌細胞系，藥物化合物以及蛋白質 - 蛋白質相互作用。一旦人工智能進行分析和互聯(lián)，它們就能更清晰地了解特定癌癥對特定藥物的反應，從而消除了當前腫瘤學中的大部分猜測。
“癌癥是一種非常復雜的疾病，”LSU計算生物學副教授米哈爾·布賴林斯基說。
“有數百種不同類型的癌癥，每種類型的組織都有某種癌癥 - 并且有許多不同的亞型 - 所以可能的癌癥靶點存在巨大的差異。與此同時，制藥公司已經開發(fā)了數百種抗癌藥物，但并非所有藥物都對所有癌癥都有效。今天，你不能說'這種藥物會起作用'。但有了癌癥組學網，我們可以做出更準確、更快速的預測。
研究人員已經完成了對乳腺，前列腺和胰腺細胞系的初步研究，這些細胞是可用于醫(yī)學研究的人類癌細胞，它們是最具侵略性和最難治療的細胞之一。他們訓練他們的人工智能識別特定癌癥和控制體內激酶產生的癌癥藥物之間的有意義的聯(lián)系。
激酶是一種酶，是細胞通訊和細胞生長的生物催化劑。使用降低激酶活性的藥物，可以抑制癌細胞的生長。但是，激酶抑制藥物對某種類型的癌癥有多有效，這涉及相當大的猜測。此外，市場上最有效的藥物有時不被考慮，因為它只適用于其他疾病。
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