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科學(xué)家開發(fā)出人工智能系統(tǒng),讓AI為癌癥患者匹配最佳藥物組合
日期:2020-10-28
科學(xué)家開發(fā)出人工智能系統(tǒng),讓AI為癌癥患者匹配最佳藥物組合
?
對于癌癥療法而言,每年會有數(shù)十種新療法進入臨床試驗,但最終只有不到4%的藥物獲得FDA的批準。盡管造成這一結(jié)果的影響因素有很多,但主要問題在于,我們并不完全了解特定癌癥對治療的反應(yīng)方式或原因。因此,
目前無法以最佳方式將合適的藥物組合,并與合適的患者相匹配
。
不過,人工智能的出現(xiàn)或許能助我們一臂之力。大多數(shù)機器學(xué)習(xí)模型都是“黑匣子”,它們
不需要了解或關(guān)注預(yù)測結(jié)果的生物學(xué)機制
,就能針對預(yù)測準確性進行優(yōu)化。
近日,來自
美國加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院
的研究人員表示,他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個名為
DrugCell
的新人工智能(AI)系統(tǒng),該系統(tǒng)讓腫瘤與最佳藥物組合相匹配成為可能。使用DrugCell,在輸入有關(guān)腫瘤的數(shù)據(jù)后,系統(tǒng)會返回最知名的藥物、控制對該藥物反應(yīng)的生物學(xué)途徑以及最佳藥物組合。相關(guān)研究成果發(fā)表于《
Cancer cell
》上。
//doi.org/10.1016/j.ccell.2020.09.014
先前,研究人員開發(fā)出一個可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VNN),用于模擬簡單的真核細胞——釀酒酵母。該系統(tǒng)能夠準確預(yù)測基因突變對細胞生長反應(yīng)的影響,同時確定驅(qū)動這些預(yù)測的最相關(guān)的分子途徑。
在此基礎(chǔ)上,他們創(chuàng)建了一種名為“DrugCell”的VNN,可模擬人類癌細胞對治療性化合物的反應(yīng)。
DrugCell將模型的內(nèi)部工作原理與人類細胞生物學(xué)的層次結(jié)構(gòu)相結(jié)合,從而可以預(yù)測任何癌癥中任何藥物的反應(yīng),并設(shè)計有效的聯(lián)合療法。
細胞藥物反應(yīng)是一個復(fù)雜的現(xiàn)象,取決于生物學(xué)和化學(xué)因素。為了在可解釋的模型中捕獲藥物反應(yīng)的這兩個決定因素,研究人員將DrugCell設(shè)計為具有兩個分支的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第一個分支是VNN,它是根據(jù)人類基因(GO)數(shù)據(jù)庫中記錄的2086個生物過程建模的,用于模擬人類細胞中分子子系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。這些子系統(tǒng)中的每一個,從涉及小蛋白復(fù)合物(例如b-連環(huán)蛋白破壞復(fù)合物)到較大的信號傳導(dǎo)途徑(例如MAPK信號傳導(dǎo)途徑)到總體細胞功能(例如糖酵解)的子系統(tǒng),都分配了一組人工神經(jīng)元來代表該子系統(tǒng)的狀態(tài)。VNN總共使用了12516個神經(jīng)元,這些神經(jīng)元分層分布在六個不同的層中。
DrugCell 設(shè)計
DrugCell的
第二個分支是傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
(ANN),其中嵌入了藥物的Morgan指紋,即化學(xué)結(jié)構(gòu)的標準向量表示形式。該模型中兩個分支(VNN嵌入細胞基因型和ANN嵌入藥物結(jié)構(gòu))的輸出被合并到單層神經(jīng)元中,然后被整合以產(chǎn)生給定基因型對特定治療的反應(yīng)。此外,該模型通過對1,235種腫瘤細胞系對684種藥物的反應(yīng)進行了訓(xùn)練。
結(jié)果表明,
DrugCell能夠準確預(yù)測細胞系對治療的反應(yīng)
(所有細胞系-藥物對的總準確度為:spearman相關(guān)系數(shù)=0.80)。此外,
預(yù)測的組合改善了患者來源的異種移植腫瘤模型中的無進展生存期,并且可以將ER陽性乳腺癌患者的臨床結(jié)果分層
。
研究的所有(細胞系,藥物)對中,預(yù)測與實際的藥物反應(yīng)
源自患者的異種移植腫瘤的聯(lián)合指導(dǎo)治療
DrugCell共接受了1200多種腫瘤細胞系對近700種FDA批準藥物和實驗性治療藥物的反應(yīng)的培訓(xùn),總共有500,000多種細胞系/藥物配對。
第一作者
Kuenzi
說:“我們對DrugCell從實驗室細胞系轉(zhuǎn)化為小鼠和患者的腫瘤以及臨床試驗數(shù)據(jù)的能力感到驚訝。但我們的最終目標是使DrugCell進入診所,為患者謀福利。因此,仍有許多工作要做。”
研究人員同時強調(diào),
雖然1200個細胞系是一個好的開始,但它不能代表癌癥的完全異質(zhì)性
。研究團隊現(xiàn)在正在添加更多的單細胞數(shù)據(jù),并嘗試不同的藥物結(jié)構(gòu)。他們還希望與現(xiàn)有的臨床研究合作,將DrugCell嵌入診斷工具中,并在現(xiàn)實中對其進行前瞻性測試。
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