纳米信息学和人工智能在癌症预测方面取得突破

发布时间：2024-07-05 17:21:56 栏目：精选百科

导读 最近的一项研究引入了一种新方法，该方法结合了纳米信息学和机器学习，可以精确预测癌细胞的行为，从而能够识别具有药物敏感性和转移潜能等...

最近的一项研究引入了一种新方法，该方法结合了纳米信息学和机器学习，可以精确预测癌细胞的行为，从而能够识别具有药物敏感性和转移潜能等独特特征的细胞亚群。这项研究可以改变癌症的诊断和治疗，通过快速准确地检测患者活检中的癌细胞行为来增强个性化医疗，并可能导致开发新的临床试验来监测疾病进展和治疗效果。



希伯来大学的一个研究小组在抗击癌症的斗争中取得了一项重要进展，他们开发了一种新方法，可以高精度地预测癌细胞的行为。这种创新方法结合了纳米信息学和机器学习，可以快速识别具有不同生物行为的癌细胞亚群，从而彻底改变癌症的诊断和治疗。

在一项由博士生 Yoel Goldstein 和医学院药学院 Ofra Benny 教授领导的新颖研究中，希伯来大学与希伯来大学工程与计算机科学学院计算生物学系主任 Tommy Kaplan 教授合作，开发了一种使用纳米信息学和机器学习来预测癌细胞行为的创新方法。这一发现可能为癌症诊断和治疗带来重大突破，使人们能够通过简单快速的测试识别具有不同特征的癌细胞亚群。

研究的初始阶段涉及将癌细胞暴露于各种大小的粒子中，每种粒子都具有独特的颜色。随后，量化每个细胞消耗的粒子的精确数量。然后，机器学习算法分析这些吸收模式以预测关键的细胞行为，例如药物敏感性和转移潜力。

“我们的方法是新颖的，它能够区分看起来相同但在生物学层面上表现不同的癌细胞，”Yoel Goldstein 详细阐述并解释说，“这种精度是通过对细胞吸收微粒和纳米粒子的方式进行算法分析来实现的。能够收集和分析新类型的数据为该领域带来了新的可能性，有可能通过开发新工具彻底改变临床治疗和诊断。”

这项研究为新型临床试验铺平了道路，这些试验可能会对患者护理产生重大影响。“这一发现使我们能够利用患者活检细胞快速预测病情进展或化疗耐药性，”本尼教授表示。“它还可能促进创新血液检测的发展，例如评估靶向免疫疗法的疗效。”

目前用于预测和检测癌症的工具通常缺乏准确性和效率。成像扫描和组织活检等传统方法可能具有侵入性、成本高且耗时，从而导致治疗延误和潜在的误诊。这些方法可能无法捕捉癌症进展的动态特性，并且可能导致对细胞水平的疾病行为的了解有限。因此，患者可能会经历诊断延误、治疗效果不佳和心理困扰增加。这凸显了对更有效和非侵入性诊断工具的迫切需求，例如希伯来大学研究人员最近取得的突破，这代表了个性化医疗的重大进步，为癌症患者更有效和个性化的治疗策略带来了希望。