人工智能预测哪种药物组合能杀死癌细胞

当医疗保健专业人员治疗患有晚期癌症的患者时，他们通常需要使用多种疗法。除了癌症手术，患者还经常接受放射治疗、药物治疗或两者兼而有之。

药物可以与针对特定癌细胞的药物结合使用。联合药物治疗往往提高治疗的有效性，并可以减少有害的副作用，如果单个药物的剂量可以减少。然而，药物组合的实验筛选是非常缓慢和昂贵的，因此，往往不能发现药物的全部益处结合治疗。在一种新的机器学习方法的帮助下，有可能确定有选择地杀死具有特定基因或功能组成的癌细胞的最佳组合。

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机器学习模型这就准确地预测了抗癌药物的组合如何杀死各种类型的癌细胞。新AI模型接受了大量数据的训练这些数据来自于之前研究药物和癌细胞之间关系的研究。阿尔托大学的Juho Rousu教授说:“机器学习的模型实际上是学校数学中熟悉的多项式函数，但非常复杂。”

研究结果发表在自然通讯，并证明该模型发现了药物和癌细胞之间的关联，这是以前没有观察到的。“该模型给出了非常准确的结果。例如，在我们的实验中，所谓的相关系数的值超过0.9，这表明可靠性很高，”Rousu教授说。在实验测量中，相关系数0.8-0.9被认为是可靠的。

该模型准确地预测了一种药物组合如何选择性地抑制特定的癌细胞，而这种药物组合对这种类型的癌症的效果之前还没有经过测试。“这将有所帮助。癌症研究人员优先考虑药物来自赫尔辛基大学芬兰分子医学研究所(FIMM)的研究员Tero Aittokallio说。

同样的机器学习方法也可以用于非癌症疾病。在这种情况下，必须用与该疾病相关的数据重新训练模型。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，或者不同的药物组合如何有效地杀死被SARS-Cov-2冠状病毒感染的细胞。