人工智能可能會(huì)完全取代當(dāng)前的基因測(cè)試過(guò)程

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隨著精密醫(yī)學(xué)將疾病治療轉(zhuǎn)化為逐個(gè)患者的藝術(shù)和科學(xué)，人工智能已準(zhǔn)備好幫助快速識(shí)別甚至預(yù)測(cè)基因突變，從而為高度針對(duì)性的療法指明了道路。

最終，算法可能會(huì)完全取代當(dāng)前的基因測(cè)試過(guò)程，這可能需要數(shù)周才能完成并應(yīng)用于個(gè)別患者。

遺傳學(xué)只是精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的一種途徑，人工智能可以改變游戲規(guī)則。越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練基因組學(xué)，蛋白質(zhì)組學(xué)，表觀基因組學(xué)等領(lǐng)域的防癌算法。

因此注意到《轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)雜志》上一篇文章的作者。

布朗大學(xué)的Attila Seyhan博士和倫敦國(guó)王學(xué)院的Claudio Carini博士寫(xiě)道：“數(shù)字生物標(biāo)記物為遠(yuǎn)程，客觀和公正地測(cè)量臨床終點(diǎn)提供了巨大的機(jī)會(huì)。” “人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，計(jì)算生物學(xué)和數(shù)字生物標(biāo)志物將為將新數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作信息提供機(jī)會(huì)，從而實(shí)現(xiàn)早期診斷和精確治療選擇。”

Seyhan和Carini舉例說(shuō)明了已經(jīng)取得的進(jìn)步。在其中一項(xiàng)中，科學(xué)家對(duì)一種現(xiàn)成的Google深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了重新訓(xùn)練，以識(shí)別最常見(jiàn)的肺癌類型。該工具具有97%的準(zhǔn)確性，甚至可以識(shí)別出驅(qū)動(dòng)異常細(xì)胞生長(zhǎng)的改變基因。

“這項(xiàng)研究確定的遺傳變化通常會(huì)導(dǎo)致癌癥中異常生長(zhǎng)，它們可以改變細(xì)胞的形狀以及與周圍環(huán)境的相互作用，為自動(dòng)分析提供可視化的線索，” Seyhan和Carini寫(xiě)道。

總結(jié)他們的觀察結(jié)果，作者將AI在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中的作用放在了以患者為中心的癌癥護(hù)理的廣泛環(huán)境中。

他們寫(xiě)道，例如，藥物開(kāi)發(fā)“是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的漫長(zhǎng)過(guò)程，其中有許多障礙。” “盡管已經(jīng)提出了解決這一問(wèn)題的幾種策略，但人們普遍認(rèn)為，更好地利用生物標(biāo)志物，'組學(xué)'數(shù)據(jù)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將加速新醫(yī)學(xué)實(shí)踐的實(shí)施，這將與廣泛傳播的概念背道而馳。 “一種藥物適合所有人。””