外媒 | AI算法可为癌症识别潜在治疗靶点-普瑞纯证

据《自然癌症》杂志本周发表的一项研究，迈阿密大学米勒医学院的Sylvester综合癌症中心的研究人员描述了一种人工智能（AI）算法，旨在识别潜在的治疗靶点，以治疗恶性脑瘤和其他癌症。该算法利用机器学习技术，分析肿瘤细胞的特征，确定驱动肿瘤生长和治疗抵抗的蛋白激酶。恶性脑瘤是一种侵袭性的、常常致命的脑癌，五年生存率不到10%。虽然正在开发大量潜在的治疗药物，但识别驱动疾病的分子机制并将其应用于精准医学方法仍然是一个挑战。为了解决这个问题，研究人员试图开发一种更好的方法，以更好地识别与肿瘤进展相关的蛋白激酶。研究人员称最活跃的蛋白激酶，也就是他们所谓的“主要蛋白激酶”，是当前癌症治疗中药物和其他治疗方法的靶点。该算法名为基于底物磷酸位点的激酶网络推断（SPHINKS），是在研究人员之前的恶性脑瘤分类工作的基础上建立的。在2021年3月发表的一项研究中，研究团队报告称，通过捕捉关键的肿瘤细胞特征，并根据患者的生存可能性和肿瘤对药物的易感性将GBM患者分组，该算法揭示了一种新的恶性脑瘤分类。在本周的研究中，研究人员通过各种组学平台，包括基因组学、蛋白质组学、脂质组学、乙酰化组学和代谢组学，独立确认了这些分类。利用这些组学数据集，SPHINKS创建了一个完整的生物相互作用集，称为相互作用组，以确定哪些激酶驱动每种恶性脑瘤亚型的肿瘤生长和治疗抵抗。这些发现强调了多组学数据和算法如何用于预测基于每个患者的恶性脑瘤亚型提供最佳治疗选择的靶向治疗。“我们现在可以根据不同组学之间的共同生物特征对恶性脑瘤患者进行分层，”Sylvester C的副主任Antonio Iavarone博士说。

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