在《癌症发现》杂志上发表的一项研究中，加州大学圣地亚哥分校医学院的科学家利用机器学习算法来解决癌症研究人员面临的最大挑战之一：预测癌症何时会对化疗产生抵抗。
所有细胞，包括癌细胞，都依赖复杂的分子机制来复制 DNA，作为正常细胞分裂的一部分。大多数化疗通过破坏快速分裂的肿瘤细胞中的 DNA 复制机制来发挥作用。虽然科学家们认识到肿瘤的遗传组成严重影响其特定的药物反应，但肿瘤内发现的大量突变使得耐药性的预测成为一个具有挑战性的前景。
新算法通过探索大量基因突变如何共同影响肿瘤对阻碍 DNA 复制的药物的反应，克服了这一障碍。
具体来说，他们在宫颈癌肿瘤上测试了他们的模型，成功预测了对顺铂(最常见的化疗药物之一)的反应。该模型能够识别最有可能产生治疗耐药性的肿瘤，并且还能够识别驱动治疗耐药性的许多潜在分子机制。
Trey 表示：“临床医生之前已经意识到一些与治疗耐药性相关的个体突变，但这些孤立的突变往往缺乏显着的预测价值。原因是，影响肿瘤治疗反应的突变数量比以前认识的要多得多。”加州大学圣地亚哥分校医学系教授 Ideker 博士解释道。
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