科學家開發(fā)前列腺癌精準預測與評估模型

醫(yī)藥 2021-10-18 08:09

近日，美國丹娜法伯癌癥研究院、麻省理工學院和哈佛大學的研究團隊利用前列腺癌患者的多組學數(shù)據(jù)，開發(fā)了一款可用于前列腺癌預測與評估的機器學習分析模型P - NET（Pathway-aware multi-layered hierarchical network）。該研究在《Nature》上發(fā)表，題為：Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。

前列腺癌是男性高發(fā)惡性腫瘤之一，探索其侵襲轉(zhuǎn)移的分子機制、評估患者預后是前列腺癌防治研究中的重要方向。該研究團隊基于1013例前列腺癌患者數(shù)據(jù)，通過分析基因突變、基因拷貝數(shù)、基因融合等信息，構(gòu)建了基于生物信息學的深度學習模型。利用該模型可對前列腺癌患者進行危險分層，評估靶向治療相關分子驅(qū)動因素狀況，以及預測癌癥狀態(tài)等，相關性能明顯優(yōu)于其它模型。

注：此研究成果摘自《Nature》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03922-4

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