AI预测哪些药物组合可以杀死癌细胞
当医疗保健专业人员治疗患有晚期癌症的患者时，他们通常需要使用不同疗法的组合。除了癌症手术外，患者还经常接受放射治疗、药物治疗或两者兼而有之。
药物可以联合使用，不同的药物作用于不同的癌细胞。联合药物疗法通常可以提高治疗效果，并且如果可以减少单个药物的剂量，则可以减少有害的副作用。然而，药物组合的实验筛选非常缓慢且昂贵，因此常常无法发现组合疗法的全部益处。在一种新的机器学习方法的帮助下，人们可以确定最佳组合，以选择性地杀死具有特定遗传或功能构成的癌细胞。
阿尔托大学、赫尔辛基大学和芬兰图尔库大学的研究人员开发了一种机器学习模型，可以准确预测不同抗癌药物的组合如何杀死各种类型的癌细胞。新的 AI 模型使用从先前研究中获得的大量数据进行训练，这些数据调查了药物与癌细胞之间的关联。“机器学习的模型实际上是学校数学中熟悉的多项式函数，但非常复杂，” 阿尔托大学的Juho Rousu教授说 。
研究结果发表在 著名的《自然通讯》杂志 上， 表明该模型发现了以前未观察到的药物与癌细胞之间的关联。'该模型给出了非常准确的结果。例如，在我们的实验中，所谓的相关系数值超过 0.9，这表明可靠性非常好，”Rousu 教授说。在实验测量中，0.8-0.9 的相关系数被认为是可靠的。
该模型准确地预测了当药物组合对特定癌细胞的影响之前尚未测试过时，该药物组合如何选择性地抑制特定癌细胞。赫尔辛基大学芬兰分子医学研究所 (FIMM) 的研究员 Tero Aittokallio 说：“这将有助于癌症研究人员从数千种选择中优先选择哪些药物组合进行进一步研究。”
相同的机器学习方法可用于非癌症疾病。在这种情况下，必须使用与该疾病相关的数据重新教授模型。例如，该模型可用于研究不同的抗生素组合如何影响细菌感染，或不同的药物组合如何有效杀
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