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AI 模型增强癌症起源识别以实现精准治疗
OncoNPC 模型的预测通过精确定位具有挑战性的肿瘤的来源，促进有针对性的干预，为个性化治疗提供了潜力。计算模型可以分析大约 400 个基因的序列，以发现以前未见过的肿瘤。
来源:QudataAI 模型增强癌症起源识别，实现精准治疗
麻省理工学院和丹娜—法伯癌症研究所的研究人员设计了一种新方法，以应对在部分患者中识别癌症起源的挑战。当医生无法确定癌症的来源时，就会出现这种挑战，很难确定最合适的治疗方法，因为许多抗癌药物都是针对特定癌症类型的。
一种应对癌症起源挑战的新方法新开发的方法利用机器学习，并涉及计算模型的创建。该模型可以分析大约 400 个基因的基因序列，并利用这些信息预测体内特定肿瘤的来源。
通过这种方法，该团队成功地在包含约 900 名患者的数据集中准确分类了 40% 以上来源不明的肿瘤。这一突破使得根据确定的癌症来源，可能接受个性化基因组引导治疗的患者数量显著增加了 2.2 倍。
这项研究的主要作者、麻省理工学院电气工程和计算机科学研究生 Intae Moon 强调了这一重要发现，即该模型可能有助于医疗专业人员做出治疗决策，指导他们为原发性不明癌症患者提供个性化治疗。
论文的资深作者、哈佛医学院和丹娜—法伯癌症研究所医学副教授 Alexander Gusev 强调了这项工作的影响，特别是对原发性不明癌症患者的影响，这种疾病影响了大约 3% 到 5% 的癌症患者。
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