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简单总结：癌细胞系彼此之间差异很大，因为每个细胞系都经历了随机突变的组合。因此，抗癌药物的有效性也因癌细胞系而异。为了了解哪些药物对哪些癌细胞有效，研究人员将培养的细胞系暴露于候选药物中。然而，这些结果并不完全现实，主要是因为培养的细胞生活在二维体外环境中，不会与其他类型的细胞相互作用。有更现实的方法来测试药物的有效性——例如，从肿瘤细胞 3D 打印的类器官——但由于这些过程更复杂，可用的数据要少得多。我们研究了一种方法，其中神经网络首先在大量可用的体外药物敏感性数据上进行训练，然后在较小但更现实的数据库上进行微调。我们发现这种训练过程提高了神经网络预测特定药物对给定肿瘤细胞系的有效性的能力。这样的神经网络可以作为一种工具，既可以用于个性化癌症治疗，也可以用于药物开发。
体外预训练和患者微调……
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