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27 萬乳腺癌患者將受益！
發(fā)布日期：2019-05-21 瀏覽次數(shù)：1755
PARP抑制劑是一種可以阻斷某些細(xì)胞酶的物質(zhì)，有希望治療由同源重組 （HR） 缺陷引起的癌癥，同源重組是一種協(xié)調(diào)有害DNA斷裂修復(fù)的微觀機(jī)制。然而，PARP抑制劑的使用仍然有限，因?yàn)榇蠖鄶?shù)臨床測試無法對HR進(jìn)行有效檢測。近日，哈佛醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們開發(fā)出了一個(gè)名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠和準(zhǔn)確地“讀取"HR缺陷的分子特征，并進(jìn)一步配合現(xiàn)有的篩查方法。該研究成果發(fā)表在了《自然》子刊Nature Genetics上。如果未來將SigMA納入已經(jīng)在醫(yī)院中使用的基因檢測技術(shù)，每年將會(huì)有大約 27 萬乳腺癌患者受益，其中約5%到10%的人有BRCA缺陷。27 萬乳腺癌患者將受益！哈佛醫(yī)學(xué)院學(xué)者研制名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)PARP抑制劑通常用于攜帶BRCA基因突變的乳腺癌、卵巢癌、胰腺癌和其他癌癥患者。然而，由于并不是每個(gè)HR缺陷的患者都出現(xiàn)BRCA突變，因此大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)檢測方法會(huì)將其遺漏。而SigMA則可以識別HR缺陷的在被癌癥擾亂的DNA成分中的特征模式，甚至包括只分析一部分基因的臨床測試。研究人員從數(shù)千個(gè)*測序的腫瘤基因組中挑選出一個(gè)語料庫，并對SigMA模型進(jìn)行訓(xùn)練。然后，他們對照全基因組測序分析的730個(gè)樣本測量了模型的性能。結(jié)果顯示，SigMA以74%的準(zhǔn)確率正確檢測出了包含HR缺陷的癌細(xì)胞；而目前的算法準(zhǔn)確率大約在30%到40%左右。隨后，研究人員又進(jìn)行了一項(xiàng)包含878名以前接受過基因檢測的患者乳腺腫瘤樣本的測試。在測試中，SigMA檢測到23%的樣本帶有HR缺陷特征。而且，它成功地在其他類型的癌癥中發(fā)現(xiàn)了以前未發(fā)現(xiàn)的缺陷，檢測率從食管癌的5%到卵巢癌的38%不等。27 萬乳腺癌患者將受益！哈佛醫(yī)學(xué)院學(xué)者研制名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)▲SigMA（左側(cè)淺黃色）檢測結(jié)果與其他算法對比示意圖（圖片來源：《Nature Genetics》）在第三項(xiàng)測試中，科學(xué)家們通過對14種癌癥類型的383個(gè)腫瘤細(xì)胞系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，探究SigMA模型能否預(yù)測癌細(xì)胞對PARP抑制劑的反應(yīng)。研究人員表示，被SigMA鑒定為有HR缺陷的乳腺癌細(xì)胞系和沒有HR缺陷的細(xì)胞相比，對PARP抑制劑反應(yīng)更好。這表明該算法可以更準(zhǔn)確地確定哪些患者可以從PARP抑制劑中獲益?！岸ㄎ贿z傳生物標(biāo)志物，并使用特異性靶向相關(guān)癌癥驅(qū)動(dòng)通路的藥物治療患者，是醫(yī)療的核心。我們相信，我們的算法可以大大增強(qiáng)醫(yī)生提供這種個(gè)體化治療的能力，"論文資深作者，哈佛醫(yī)學(xué)院Blavatnik Institute生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)教授Peter Park博士表示：“有更多沒有BRCA突變的患者可以從PARP抑制劑中獲益，但醫(yī)生卻可能無法進(jìn)行有效的診斷。我們的算法可以幫助解決這一問題。"論文的作者、HMS的生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)系博士后Doga Gulhan說：“我們的算法能以更高的靈敏度檢測潛在的致癌缺陷的分子足跡。此類檢測的首要目標(biāo)，是幫助臨床醫(yī)生根據(jù)特定基因缺陷的情況為每位患者制定治療方案。"Park說：“在過去的幾個(gè)月里，我們已與許多臨床醫(yī)生進(jìn)行過交流，并多次展開合作。臨床實(shí)踐中將有其他癌癥患者通過我們的算法檢測后得到治療方案。SigMA檢測的準(zhǔn)確性因癌癥類型而異，不過，它仍然會(huì)檢測出那些易被一般檢測方法遺漏的癌癥。這有助于醫(yī)生對更多人提供針對性的療法，從而對癌癥治療產(chǎn)生真正的影響。"哈佛醫(yī)學(xué)院的這幾位科學(xué)家正努力用人工智能促進(jìn)癌癥治療的發(fā)展，SigMA的研發(fā)團(tuán)隊(duì)希望當(dāng)其真正落地的時(shí)候，能為千萬癌癥患者帶來福音。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正在不斷增多，這種技術(shù)將不斷為人類健康事業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
