找对了治疗方法,乳腺癌其实也没那么恐怖……

新创

2015-09-23 01:17

青年歌手姚贝娜在今年年初因乳腺癌而不幸去世;安吉丽娜朱莉为了预防乳腺癌而接受卵巢输卵管切除术……

news

人们在惊诧于乳腺癌所带来危害的同时,对这个话题的重视程度也越来越高,比较典型的表现就是——朋友圈及各大网站瞬间出现了很多科普文。

inset

cancer

《如何防治乳腺癌?》《一位乳腺癌患者的自述》《乳腺癌的发病原因及临床表现》《爱生气的女人易患乳腺癌》……

列出这些花里胡哨的标题,并不是为了搞笑或讽刺,虽然在这些分享当中,有一些人纯粹是为了凑热闹(受大众传媒、社交媒体影响),但乳腺癌本身,毕竟还是个很严肃的事情,不止普罗大众对它关注有加,就连专家学者,也都一直在探寻更有效的治疗方法。

——就连人工智能,都派上用场了。

最近,加拿大西方大学的一群科研人员在研究中发现:药物选择与病人基因之间存在一定联系,通过人工智能的基因分析,医生可以预测出不同疗法下乳腺癌的治愈率。

药物选择的重要性

在介绍具体的研究过程之前,我们需要了解这样一个事实:一般情况下,两个病人即使患有同一种病,他们在接受同一种治疗方案时,也有可能产生不同效果。

拿乳腺癌来说,治疗药物一般分紫杉醇(paclitaxel)和吉西他滨(gemcitabine)这两种,针对不同的病人,医生需要给他们选择不同的药物,如果选择错了,病人的健康就很有可能被彻底摧毁。

所以,对医生来说,如何选择更有效的治疗方案就成了最大的难题。正如项目负责人 Peter Rogan 所说:

“Treating patients with therapies that are the most likely to be successful can help reduce unnecessary toxicity and improve overall outcomes.”

(“为病人选择最易成功的治疗方法,可以帮助减少不必要的危害,改善最终的治疗结果。”)

药物选择与病人基因有关

研究证明,药物选择和病人基因之间存在一定联系。

这些研究人员在 2012 年的时候就已经确定了一套含 40 个基因的数据(在 90% 的乳腺癌肿瘤中都能找到),之后,他们又找来 350 名接受过相关药物治疗的癌症患者,将这些人作为研究对象,利用人工智能中的机器算法,用数字展现了药物选择与基因之间的联系。

结果表明:只接受紫杉醇的患者治疗率为 82%,只接受吉西他滨的治疗率在 62% 到 71% 之间,而同时接受两种药物的患者治疗率是 84%。

目前,为了提高预测的准确度,他们打算为系统输入更多的数据,进一步优化这套算法。

Peter Rogan 认为,人工智能可以查看所有相互有影响的基因,所以它是非常强大的药物结果预测工具。

“If we can use this technology to improve our knowledge of which medications to use, it could improve patient outcomes. The earlier we treat a patient with the most effective medication, the more likely we can effectively treat or possibly even cure that patient.”

“如果我们能利用这项技术来改进相应的疗法,也许能改善病人的情况。越早治疗,效果就会越好。”(意译)

对于那些谈“乳腺癌”色变的人来说,这或许是个不错的消息。

 

题图来自: 《滚蛋吧!肿瘤君》  插图来自:taikangclubwenxuecity

后评论

评论在审核通过后将对所有人可见

正在加载中