算法的艾滋病治疗乳腺癌

2013年12月4日

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研究人员创建了一个计算机算法,预测雌激素是否发送信号癌细胞成长为乳腺肿瘤。

通过寻找这种激素受体,雌激素受体阳性,医生可以开出雌二醇药物疗法和改善病人的结果,表示,阿尔伯塔大学的研究人员和阿尔伯塔省卫生服务。

因为体内每一个细胞包含23000个基因,确定特定基因参与肿瘤生长是一个复杂的任务。研究人员使用机器学习识别三个基因,让它们来确定肿瘤是否由雌激素。

人们不可能整理的重要模式,所有这些信息,找到“高级作者拉斯格林尼说计算机科学的教授和研究员艾伯塔创新中心的机器学习。机器有其他的限制,但他们所能做的就是通过高维数据。与我们的技术,我们可以发现生物标记的组合,可以预测特定的乳腺癌的重要属性。

声明称,他的研究小组发明了一种算法,证明了在预测肿瘤的雌激素受体状态的准确率达到93%。为此,他们依靠收集的数据从176年冻结肿瘤样本存储在加拿大的乳腺癌基金会肿瘤银行在埃德蒙顿十字架癌症研究所。

同一算法后来网上其他数据集上进行了测试,具有类似的成功。与现有的测试结果是反复核对通过病理学家使用传统receptor-receptor测试。

“从本质上讲,我们已经发现了一些廉价和简单,可以取代受体检测在临床实验室,”作者约翰·麦基说:阿尔伯塔癌症研究所临床试验单位,主管卫生服务。这是一种新的方式来筛选数以千计的信号和小麦从谷壳中退出。原则上,这可能适用于其他生物标记和蒸馏数据分解为临床医生可以用的东西。”

麦基,医学肿瘤学教授医学与牙科学院,说这项技术将利用新的基因测序技术,或基因组学,旨在了解癌细胞的内部运作,根据个体患者提供治疗的目标。

还过早考虑算法代替传统的实验室测试,但这可能会改变随着新技术变得更便宜,也许在五到八年。

我们没有,但在某种程度上这将是便宜的肿瘤,放进机器,让这些成千上万的信号对其生物学比使用传统技术做越来越多的测试实验室,”麦基说。当两条线相交,我们将切换到使用新技术,我们需要这样的算法有意义的数据。

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