出国看病资讯Netflix风格的算法构建了癌症基因组的蓝图

出国看病资讯Netflix风格的算法构建了癌症基因组的蓝图

根据英国癌症研究中心和癌症大挑战资助的科学家的说法，你的Netflix观看习惯背后的科学可能很快就会被用来指导医生管理癌症。——出国看病

一个国际科学家团队已经使用人工智能（AI）来调查和分类当癌症开始和生长时，整个基因组（细胞的完整遗传密码）中DNA变化的大小和规模。——出国看病

利用人工智能，科学家们已经确定了21个常见的缺陷，这些缺陷发生在癌症开始和生长时存在的DNA拷贝的结构，顺序和数量上。这些常见的缺陷，称为拷贝数签名，可以帮助指导医生进行反映肿瘤特征的治疗。——出国看病

当您观看Netflix时，会生成有关您观看的电影和电视剧类型，观看频率以及您是否“竖起大拇指”或“竖起大拇指”的数据。Netflix使用一种算法来分析这些海量数据，找到你观看的内容中的模式，然后在你滚动Netflix时推荐新的电影和电视剧。——出国看病

由伦敦大学学院（UCL）的Nischalan Pillay博士和加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）的Ludmil Alexandrov博士领导的一组研究人员建立了一种类似的算法，该算法可以筛选数千行基因组数据，并找出染色体如何组织和排列自己的常见模式。然后，该算法可以对出现的模式进行分类，并帮助科学家确定癌症中可能发生的故障类型。——出国看病

使用该算法，科学家们在9，873名患有33种不同类型癌症的患者的完全测序基因组中寻找模式。该算法识别了肿瘤中染色体结构和数量的21个常见缺陷，并将其分类为不同的“流派”，称为拷贝数签名。——出国看病

21个拷贝数签名现在将用于创建一个蓝图，研究人员可以使用该蓝图来评估癌症的侵袭性，找到其弱点并为其设计新的治疗方法。——出国看病

加州大学圣地亚哥分校副教授，该研究的共同主要作者Ludmil Alexandrov博士说：

“癌症是一种复杂的疾病，但我们已经证明，当它开始时发生的染色体变化以及它是如何生长的，它们之间存在显着的相似之处。——出国看病

“正如Netflix可以预测你接下来会选择狂欢观看哪些节目一样，我们相信我们将能够根据其基因组以前经历的变化来预测你的癌症可能表现如何。——出国看病

“我们希望达到这样的程度，医生可以观察患者完全测序的肿瘤，并将肿瘤的关键特征与我们的基因组缺陷蓝图相匹配。有了这些信息，我们相信医生将来能够提供更好，更个性化的癌症治疗。——出国看病

科学家们之前研究了这些大规模的基因组故障如何在肉瘤中发生，并希望找到研究不同类型癌症的这些变化的方法。——出国看病

该算法使用由亚历山德罗夫博士开发的名为SigProfilerExtractor的软件，使用复杂的数学来扫描癌症患者的测序数据，并确定染色体在不同类型的癌症中如何重组的常见模式。——出国看病

科学家们进一步研究了对癌症患者结局影响最大的拷贝数签名。在该算法确定的21个特征中，科学家们发现染色体破碎和重整的肿瘤（称为染色体带）与最差的生存结果有关。例如，该研究发现，胶质母细胞瘤（一种侵袭性脑肿瘤）患者，如果他们的肿瘤经历了染色体炎，则生存结果较差。平均而言，没有染色体的胶质母细胞瘤患者比肿瘤有染色体的胶质母细胞瘤患者多存活6个月。——出国看病

科学家们希望他们能够完善算法，使医生能够根据癌症开始时获得的遗传特征以及生长过程中的遗传变化，找出癌症可能的行为方式。——出国看病

伦敦大学学院肉瘤和基因组学副教授，该研究的共同主要作者Nischalan Pillay博士说：

“为了在癌症之前领先一步，我们需要预测它是如何适应和变化的。——出国看病

“突变是癌症的关键驱动因素，但我们的大部分理解都集中在癌症中单个基因的变化上。我们一直错过了一个更大的图景，即如何在不对肿瘤造成灾难性后果的情况下复制，移动或删除大量基因。——出国看病

“了解这些事件是如何发生的，将有助于我们重新获得相对于癌症的优势。由于基因组测序的进步，我们现在可以看到这些变化在不同的癌症类型中发挥作用，并弄清楚如何有效地应对它们。——出国看病

科学家们已经将研究中使用的SigProfilerExtractor和其他软件工具免费提供给其他科学家，这样他们就可以根据从测序肿瘤中获得的数据，使用该算法来构建自己的Netflix风格的DNA染色体变化库。——出国看病

伦敦大学学院博士后研究员、该研究的第一作者Christopher Steele博士补充说：

“我们相信，让这些强大的计算工具免费提供给其他科学家将加速为患者制定个性化癌症蓝图的进程，为他们提供最佳的生存机会。——出国看病

英国癌症研究中心首席执行官米歇尔·米切尔（Michelle Mitchell）表示：

“英国癌症研究中心一直处于了解癌症背后遗传学的最前沿。在我们庆祝20周年之际，令人惊讶的是，我们可以在多种肿瘤类型中建立蓝图，这可能有助于研究人员预测癌症将如何表现，并展示我们如何通过更精确的治疗方法来解决它。——出国看病

“这项研究是癌症大挑战的另一个辉煌成果，它旨在解决癌症研究中的一些最大挑战。

这篇题为“人类癌症拷贝数改变的特征”的论文今天发表在《自然》杂志上。——出国看病