《Nature子刊:AI识别出五种乳腺癌新亚型》

  • 来源专题:中国科学院文献情报生命健康领域集成服务门户
  • 编译者: 陈大明
  • 发布时间:2019-09-12
  • 8月2日,伦敦癌症研究所(Institute of Cancer Research, ICR)的一个研究小组将人工智能(AI)和机器学习(ML)应用于乳腺癌的基因序列和分子数据,以揭示先前被归类为同一类型的癌症之间的重要差异,因为看似患有同一类型乳腺癌的患者其实对药物的反应往往有所不同。最终研究人员识别了五种新乳腺癌亚型,每一种都与不同的个性化治疗方法相匹配。这项新研究发表在《NPJ Breast Cancer》杂志上,它不仅为乳腺癌患者打开了个性化治疗的大门,而且有助于确定新的药物靶点。

  • 原文来源:;https://doi.org/10.1038/s41523-019-0116-8
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    • 谷歌健康(Google Health)的研究人员开发出一种新型人工智能(Artificial Intelligence,AI)系统,在乳腺癌筛查方面超越人类专家。该研究结果发表在2020年1月1日的Nature杂志上。 乳房X光筛查(Screening Mammography)旨在早期识别乳腺癌以便及时进行治疗。尽管全世界都有相关的筛查程序,但对乳房X线照片的辨别却经常发生假阳性或假阴性。谷歌健康的研究人员开发的AI系统,用于诊断乳房X线照片进而预测乳腺癌。研究人员从英国3个筛查中心和美国1个筛查中心分别收集了英国和美国乳腺癌筛查人群的数据集,其中包含活检记录和纵向随访记录,用这些数据对AI系统进行训练,使AI系统可以从一组乳房X线照片中识别出是否患有乳腺癌。最后,将AI系统的检测结果与6位放射科医生的检测结果进行比较。结果显示AI检测的阳性结果的绝对误报率降低了5.7%和1.2%(美国和英国),阴性结果的绝对误报率降低了9.4%和2.7%,并且将AI系统分别与6名放射科医生进行比较,AI系统的表现优于所有医生。表明该系统具有广泛应用能力,将提高乳腺癌筛查的准确性和效率,未来有望应用到临床。
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    • 2024年5月31日,斯坦福大学医学院的研究人员在Science期刊发表了题为Germline-mediated immunoediting sculpts breast cancer subtypes and metastatic proclivity的文章。 诊断相同的肿瘤可能具有不同的分子特征和对治疗的反应。目前仍不清楚这些差异出现的时间和原因。 体细胞基因组畸变是在种系基因组高度可变的背景下发生的。研究人员对 5870 例乳腺癌病变进行了研究,结果表明,反复扩增基因中的种系表位通过介导免疫编辑影响体细胞进化。与其他亚型相比,人类表皮生长因子受体 2(HER2/ERBB2)种系表位负担较高的个体患 HER2 阳性乳腺癌的几率较低。同样,复发性扩增子也定义了三个侵袭性雌激素受体(ER)阳性亚组。克服了这种免疫介导的负选择的肿瘤更具侵袭性,并表现出 "免疫冷 "表型。 这些数据表明,种系基因组在决定体细胞进化方面发挥着作用。