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機器學習發發網-娛樂城ng模型預測哪些藥物組合殺死癌細胞

當醫療保健專業人員治療患有晚期癌症的患者時,他們通常需要使用不同療法的組合。除癌症手術外,患者通常還接受放射治療,藥物治療或兩者兼有。

藥物可以與作用於不同癌細胞的不同藥物聯合使用。組合藥物療法通常可以提高治療效果,並且如果可以減少單個藥物的劑量,則可以減少有害的副作用。然而,藥物組合的實驗篩選非常緩慢且昂貴,因此常常無法發現組合療法的全部益處。借助一種新的機器學習方法,人們可以找到最佳組合,以選擇性殺死具有特定遺傳或功能組成的癌細胞。

阿爾託大學的研究人員hoya娛樂城,赫爾辛基大學和芬蘭圖爾庫大學開發了一種機器學習模型,該模型可以準確預測不同癌症藥物的組合如何殺死各種類型的癌細胞。新的AI模型使用從先前的研究中獲得的大量數據進行了訓練,這些數據研究了藥物與癌細胞之間的關係。阿爾託大學的Juho Rousu教授說:“通過機器學習的模型實際上是學校數學所熟悉的多項式函數,但它是一個非常複雜的函數。”

該研究結果發表在著名的《自然通訊》雜誌上,表明該模型發現了以前未曾觀察到的藥物與癌細胞之間的關聯。註冊送彩金ly。 ‘該模型給出了非常準確的結果。例如,值?? Rousu教授說:“在我們的實驗中,所謂的相關係數中有超過0.9的值,這表明了極好的可靠性。”在實驗測量中,相關係數0.8-0.9被認為是可靠的。

該模型可準確預測藥物組合對特定癌細胞的選擇性抑製作用娛樂城廣告先前尚未測試過癌症的類型。赫爾辛基大學分子醫學研究所(FIMM)的研究員Tero Aittokallio說:“這將幫助癌症研究人員確定從數千種選擇中選擇哪種藥物進行進一步研究的優先次序。”

相同的機器學習方法可以用於非癌性疾病。在這種情況下,該模型將不得不重新學習與該d相關的數據炫海娛樂城易發症。例如,該模型可用於研究不同的抗生素組合如何影響細菌感染,或不同的藥物組合如何有效殺死已被SARS-Cov-2冠狀病毒感染的細胞。

參考:任你博娛樂城ulkunen H,Cichonska A,Gautam P等。利用多方相互作用來系統地預測臨床前藥物聯合作用。 納特·康蒙2020; 11(6136)。 doi:10.1038 / s41467-020-19950-z

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