倫敦癌癥研究所與愛丁堡大學等機構研究人員從178名肺癌、乳腺癌、腎癌以及腸癌患者身上獲取了768份腫瘤樣本，通過分析不同類型腫瘤樣本來獲取它們的詳細變異數(shù)據(jù)。
研究人員介紹說，他們開發(fā)出的人工智能工具，可利用機器學習技術分析這些數(shù)據(jù)，進而識別出腫瘤病變中一些重復出現(xiàn)的特征，總結出規(guī)律，再結合現(xiàn)有的癌癥生物學等方面信息，預判腫瘤未來可能出現(xiàn)的變異。
比如，對于乳腺癌患者來說，如果有特定基因變異，導致可遏制腫瘤生長的蛋白質“p53”無法正常產(chǎn)生，同時伴有8號染色體異常的情況，那么腫瘤出現(xiàn)惡性病變的概率就會大大提高，患者存活率下降。
醫(yī)生如果能提前獲知腫瘤下一步的發(fā)展方向或者它是否會出現(xiàn)耐藥性，就可以采取相應措施來遏制，提高患者存活率。
報告主要作者、癌癥研究所的安德烈亞·索托里瓦說，癌癥讓人頭疼的一點就在于它總是在變化中，并且很難預測，而人工智能工具有望幫助人們更好地了解這種變化，在癌癥更早的階段展開干預。
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