臨床前模型一直是癌癥研究的主力,其能產(chǎn)生大量的藥物反應(yīng)數(shù)據(jù);然而不幸的是,將這些數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的反應(yīng)生物標(biāo)志物轉(zhuǎn)化為人類腫瘤已經(jīng)被證明具有一定的挑戰(zhàn)性。近日,一篇發(fā)表在國(guó)際雜志Proceedings of the National Academy of Sciences上題為“Predicting patient response with models trained on cell lines and patient-derived xenografts by nonlinear transfer learning”的研究報(bào)告中,來(lái)自荷蘭癌癥研究院等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過(guò)研究開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)預(yù)測(cè)患者對(duì)抗癌藥物所產(chǎn)生的反應(yīng),這或許就能幫助研究人員迅速確定一些藥物是否會(huì)對(duì)特定患者產(chǎn)生積極性的影響,即使是像化療這樣通常難以預(yù)測(cè)反應(yīng)的復(fù)雜藥物等。
圖片來(lái)源: Delft University of Technology
這種稱之為TRANSACT的方法能利用此前通過(guò)細(xì)胞系研究所得到的大量數(shù)據(jù),細(xì)胞系由一株人類細(xì)胞所組成,其能在培養(yǎng)品中人工培養(yǎng),諸如此類細(xì)胞系已經(jīng)被廣泛用于研究癌癥藥物的耐藥性機(jī)制,然而這些研究結(jié)果目前尚未很好地轉(zhuǎn)化為人類研究,這部分是由于細(xì)胞系是一種人工模型,與實(shí)際腫瘤相比其復(fù)雜性非常有限,而TRANSACT方法能能彌補(bǔ)模型系統(tǒng)和臨床實(shí)踐之間的差距。
研究者Soufiane Mourragui博士說(shuō)道,我們所開(kāi)發(fā)的TRANSACT方法能利用對(duì)細(xì)胞系模型所測(cè)定的藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)患者對(duì)特定抗癌藥物所產(chǎn)生的反應(yīng),不幸的是,這些模型并不能完全代表癌癥患者機(jī)體中所觀察到的生物學(xué)特性,為了解決這個(gè)問(wèn)題,TRANSACT能利用機(jī)器學(xué)習(xí)的手段來(lái)模擬細(xì)胞系和腫瘤之間的共同生物學(xué)特性,這或許就能幫助研究人員在兩個(gè)臨床數(shù)據(jù)集中更好地進(jìn)行預(yù)測(cè),因此研究人員就能使用計(jì)算機(jī)算法來(lái)有望支持臨床醫(yī)生的療法決策。
TRANSACT是研究人員朝著正確方向邁出的第一步,如今研究人員能夠更好地預(yù)測(cè)人們對(duì)藥物所產(chǎn)生的反應(yīng),有意思的是,他們能利用TRANSACT來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),即對(duì)于現(xiàn)有的多種藥物而言患者是否會(huì)產(chǎn)生反應(yīng),TRANSACT方法的開(kāi)發(fā)也為開(kāi)發(fā)治療癌癥患者的新型療法提供了新的希望和可能性。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能幫助研究人員更好地關(guān)注細(xì)胞系和患者之間共享的過(guò)程,并在藥物反應(yīng)上扮演著重要角色,研究者的目標(biāo)是利用這些研究結(jié)果來(lái)幫助臨床醫(yī)生為患者制定更好的治療手段。
研究者Soufiane Mourragui說(shuō)道,盡管我們的工作代表了藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的進(jìn)展,但這種新方法的性能或許距離臨床應(yīng)用還相差很遠(yuǎn),所以后期研究人員還需要進(jìn)一步研究來(lái)改善這種方法的性能;但隨著更多數(shù)據(jù)和算法的發(fā)展和開(kāi)發(fā),研究人員未來(lái)會(huì)有望進(jìn)一步改善TRANSACT方法的性能。綜上,本文研究結(jié)果表明,與其它方法相比,研究人員通過(guò)正確識(shí)別靶向性療法的已知生物標(biāo)志物,或許就能證明TRANSACT預(yù)測(cè)器的可解釋性,同時(shí)研究人員還提出了能介導(dǎo)兩種化療藥物耐受性的潛在機(jī)制。
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