AI预测哪些药物组合可以杀死重症疾病细胞

AI机器学习模型可以帮助我们更有效地治疗重症疾病。

当医生治疗患有重症疾病的患者时，他们通常需要使用不同疗法的组合。除外科手术外，患者通常还接受放射治疗，化学药物治疗或两者兼有。

药物可以与作用于不同肿瘤细胞的不同药物联合使用。组合药物疗法通常可以提高治疗效果，并且如果可以减少单个药物的剂量，则可以减少有害的副作用。然而，药物组合的实验筛选非常缓慢且昂贵，因此常常无法发现组合疗法的全部益处。借助一种新的人工智能机器学习方法，人们可以确定更优解组合，以选择性杀死具有特定遗传或功能组成的肿瘤细胞。

阿尔托大学，赫尔辛基大学和芬兰图尔库大学的研究人员开发了一种人工智能机器学习模型，该模型可以准确预测不同肿瘤药物的组合如何杀死各种类型的肿瘤细胞。使用从以前的研究中获得的大量数据训练了新的AI模型，这些数据研究了药物与肿瘤细胞之间的关系。 阿尔托大学的Juho Rousu教授说：“通过机器学习的模型实际上是学校数学所熟悉的多项式函数，但它是一个非常复杂的函数组合 。”

该研究结果发表在著名的《自然通讯》杂志上， 表明该模型发现了药物与肿瘤细胞之间的关联，而以前从未观察到这种关联。“该模型给出了非常准确的结果。例如，在我们的实验中，所谓的相关系数值大于0.9，这表明了极好的可靠性。” 在实验测量中，相关系数0.8-0.9被认为是可靠的。

该模型可以准确地预测药物组合对特定类型肿瘤细胞的选择性抑制作用，前提是该药物组合对该类型癌症的作用尚未经过测试。赫尔辛基大学分子医学研究所（FIMM）的研究员Tero Aittokallio说：“这将帮助肿瘤研究人员确定，从数千种选择中挑出哪种药物，进行进一步研究的优先次序。”

相同的人工智能机器学习方法可以用于非肿瘤性疾病。在这种情况下，该模型将重新学习与该疾病有关的数据。例如，该模型可用于研究不同的抗生素组合如何影响细菌感染，或不同的药物组合如何有效杀死已被SARS-Cov-2冠状病毒感染的细胞。

祉云观察：洞见人工智能领域的观察者，为您带来新锐AI资讯