人工智能算法揭示了五种需要个性化治疗的新型乳腺癌，尤其是那些可能从免疫治疗中获益的乳腺癌。然而，所有其他迹象表明，这样的治疗不会对这样的病人起作用。

        科学家们利用人工智能来识别乳腺癌的模式，并发现了五种新型乳腺癌，每一种都与不同的个性化治疗相匹配。

        他们的研究将人工智能和机器学习应用于乳腺癌的基因序列和分子数据，以揭示先前被归类为一种类型的癌症之间的关键差异。

        伦敦癌症研究所(Institute of Cancer Research, London)的一个研究小组领导的这项新研究发现，其中两种类型的人对免疫疗法的反应比其他类型的人更有可能，而其中一种更有可能在服用它莫西芬后复发。

        研究人员目前正在开发针对这类乳腺癌的测试，这些测试将用于临床试验中为不同的药物选择患者，目的是使个性化治疗成为治疗的标准部分。

        研究人员以前以同样的方式使用人工智能来发现五种不同类型的肠癌，肿瘤学家现在正在评估它们在临床试验中的应用。

        其目的是将人工智能算法应用于多种癌症，并为每种癌症的治疗敏感性、可能的进化路径以及如何对抗耐药性提供信息。

        星期五发表在《NPJ乳腺癌》杂志上的这项新研究，不仅可以帮助选择治疗乳腺癌的方法，而且可以确定新的药物靶点。

        癌症研究所(ICR)——一个慈善机构和研究机构——用自己的慈善捐款资助了这项研究。

        大多数乳腺癌发生在乳腺导管内的细胞内，由雌激素或孕激素喂养。这些被归类为“腔A”肿瘤，通常有最佳的治愈率。

        然而，这些组中的患者对标准护理治疗(如他莫昔芬)或新治疗(如复发时需要)的反应非常不同，如免疫治疗。

        研究人员将人工智能训练的计算机软件应用于大量关于原发性腔内a型乳腺肿瘤的遗传学、分子和细胞构成的数据，以及患者生存数据。

        一旦接受了训练，人工智能就能够识别出五种不同类型的疾病，它们对治疗有特定的反应模式。

        患有“炎症性”癌症的女性的肿瘤中存在免疫细胞和高水平的PD-L1蛋白，这表明她们可能对免疫疗法有反应。

        另一组患者的肿瘤呈“三重阴性”，对标准的激素治疗没有反应，但各种指标表明，他们也可能对免疫治疗有反应。

        肿瘤患者,其中包含一个特定的染色体变化8时生存比其他团体更早地接受他莫昔芬和倾向于复发后,平均42个月相比,83个月的患者有不同的肿瘤类型,包含大量的干细胞。这些患者可能受益于额外的或新的治疗，以延迟或防止晚期复发。

        这项新研究中发现的标记物并没有挑战乳腺癌的整体分类，但它们确实发现了目前乳腺癌分类中存在的额外差异，这对治疗具有重要意义。

        利用人工智能来了解癌症的复杂性和演变是ICR正在推行的核心战略之一，这是对抗癌症适应能力和耐药性的开创性研究计划的一部分。ICR正在为一个新的癌症药物发现中心筹集7500万英镑投资中的最后1500万英镑，该中心将设立一个世界上第一个“反进化”疗法项目。

        研究负责人、伦敦癌症研究所系统和精确癌症医学小组负责人Anguraj Sadanandam博士说:“我们正处于医疗保健革命的风口浪尖，因为我们真正掌握了人工智能和机器学习的可能性。我们的新研究表明，人工智能能够识别出人类肉眼无法识别的乳腺癌模式，并为那些对标准激素疗法不再有反应的人指出新的治疗途径。人工智能有能力得到更广泛的应用，我们认为我们将能够将这项技术应用于所有癌症，甚至为目前没有成功选择的癌症治疗开辟新的可能性。

        玛吉Cheang博士的先驱识别不同类型的乳腺癌和基因组分析临床试验小组的组长癌症研究所的研究,伦敦,说:“<我>医生使用当前分类的乳腺癌作为指导治疗多年,但它是相当粗糙,似乎有相同类型的疾病患者对药物的反应很不一样。我们的研究已经使用人工智能算法来发现乳腺癌的模式，而人类的分析到目前为止还没有发现这些模式，并发现了其他类型的疾病，它们对治疗的反应非常特殊

        这项研究令人兴奋的意义之一是，它能够挑选出对免疫疗法反应良好的女性，即使对她们癌症的广泛分类表明这些疗法对她们不起作用。我们研究中使用的人工智能还可以用于为那些复发较晚的患者(超过5年)发现新药物，这在雌激素相关性乳腺癌中很常见，会给患者带来相当大的焦虑。

        除了ICR的慈善基金，这项工作还得到了伦敦癌症研究所NIHR生物医学研究中心和皇家马斯登NHS基金会的支持。

        来源：Medindia

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