人工智能为罕见癌症寻找和排名最佳药物

人工智能 (AI) 机器学习正迅速成为医疗保健、肿瘤学和精准医学领域的宝贵工具.发表在美国癌症研究协会期刊 Cancer Research 上的一项新研究展示了 AI 算法如何对治疗胆管癌的药物疗法的准确性进行排名.

“应用计算方法根据给定癌症的生物学数据提出治疗建议大有希望，"隶属于伦敦玛丽女王大学、艾伦图灵研究所、Kinonica Ltd、国王学院医院的研究人员写道、肝脏研究基金会和伦敦国王学院进行了这项研究.

胆管癌、胆管癌 (CCA) 是一种罕见的疾病，根据美国国家癌症研究所的说法，恶性细胞在位于肝脏内部(肝内)或外部(肝外)的称为胆管的管网中形成卫生研究院.

胆汁是一种浓稠的黄绿色液体，由胆汁盐、胆固醇、胆红素和肝脏分泌的废物组成，可在消化过程中带走废物并分解脂肪.当红细胞中的血红蛋白分解时，它会产生一种称为胆红素的黄色色素.当胆红素水平过高时，可能会导致黄疸.胆盐有助于分解和吸收脂肪.位于肝脏下方的胆囊储存肝脏制造的胆汁.胆管将胆汁从肝脏和胆囊通过胰腺输送到小肠的十二指肠.

为了开展这项研究，研究人员使用基于质谱的磷酸化蛋白质组学和 AI 机器学习，在患者肿瘤和胆管癌细胞系中寻找患者特异性药物靶点.磷酸化蛋白质组学是对蛋白质磷酸化的大规模研究，其中将磷酸基团添加到蛋白质中，可以激活、失活或改变其功能.细胞系是源自单个共同细胞的细胞群.

研究人员从具有匹配的非癌组织的 13 个原发性胆管癌患者肿瘤和 7 个不同的胆管癌细胞系中收集的数据中，确定并量化了超过 13,000 个磷酸化位点.研究人员发现胆管癌细胞系的磷酸化蛋白质组与患者肿瘤显着相关.

研究人员训练了一种称为使用机器学习进行药物排序 (DRUML) 的 AI 机器学习算法，以使用过度活跃或不活跃的功能失调蛋白质的数据来发现和排列癌细胞系对 400 多种药物的反应. DRUML 算法确定了治疗胆管癌患者肿瘤和细胞系的高级候选者.这些是抗生素(细霉素 b)和几种类型的抑制剂(哇巴因、obatoclax mesylate、panobinostat、belinostat、dinaciclib).研究人员表示，这些药物在原发肿瘤和细胞系中的预测有效性相关，并且在胆管癌细胞系模型中证实了AI药物排名.

通过这一概念验证，人工智能机器学习使人们能够更深入地了解胆管癌中生化途径激活的各种要素，这可能有助于在未来加速个性化癌症治疗.

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