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使用人工智能寻找隐藏在过早衰老疾病和癌症中的分子秘密

发表在《细胞死亡与疾病》(Cell Death & Disease)上的新研究涵盖了合作工作的第一批结果,这些合作工作旨在使用 AI 驱动的目标和药物发现管道在与年龄相关的疾病的背景下进行基于多组学的分析。

该研究结果由 Insilico Medicine 开发,Insilico Medicine 是一家临床阶段端到端人工智能(AI) 驱动的药物发现公司,得到了哥本哈根大学和芝加哥大学的支持。

现有的治疗主要癌症类型的治疗策略可能并不对所有患者都有效。在患有相同癌症类型的患者中看到的异质临床结果以及对癌症相关分子特征的不完全理解导致临床试验失败,并限制了先进定制疗法的发展。

研究人员指出,迫切需要发现与治疗反应相关的生物标志物,以优化患者的临床试验选择标准、达到疗效终点并改进现有疗法。

为了找到这些生物标志物,科学家团队研究了源自具有增加癌症风险的 DNA 修复疾病的基因表达数据集,以发现可能与癌症进展有关的常见失调基因。研究人员将最显着扰动的基因作为生物标志物,对 33 种癌症类型进行了生存分析,并选择了那些在癌症患者中表现出高置信度分层的基因。

后者对于随后的靶标发现尤为重要,因为临床结果不理想的患者将从更量身定制的治疗中获益最多。Insilico Medicine 的人工智能驱动的 PandaOmics 平台用于执行全面的差异基因表达分析、生存分层和目标发现。

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