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744据《自然·机器智能》杂志报道，德（dé）国科学家借助一（yī）款（kuǎn）深度学（xué）习软件，对数万个医（yī）疗（liáo）数（shù）据（jù）集展开分析后，确定（dìng）了（le）165个与癌（ái）症有（yǒu）关的新基因（yīn）。最新研究为（wéi）个性化（huà）药物靶向治疗以及生（shēng）物标志物开发开辟了新前景。
马克斯·普朗克分子遗传学研究所和慕尼黑计算生物学（xué）研究所的研究人员开发出了名为“多组学图形集成（chéng）”（EMOGI）的（de）新算法。领导该项研究的安（ān）娜丽莎·马尔西科解释称，该软件（jiàn）集成了从患（huàn）者样本提取（qǔ）的数万个（gè）数（shù）据集（jí），包括（kuò）DNA甲基化、单个基（jī）因（yīn）的活性和细胞内蛋白（bái）质的相互作用，以及（jí）发生突变的序（xù）列的相关数据。有了这些数据，深度学习算法可以检测出导（dǎo）致癌症恶化的模式（shì）和分子原理。
马尔（ěr）西（xī）科说：“这（zhè）将有助于促进个性化医疗领域取得（dé）进展。”她解释说，与化疗（liáo）等传统癌症治疗方法不同，个性化疗（liáo）法能精确（què）地（dì）根据（jù）肿瘤类（lèi）型订制药物，“我们的目标是为每位患（huàn）者（zhě）选择（zé）最佳疗（liáo）法，即方法最有效、副作用最（zuì）少。此外，我们还可以根据癌症的分（fèn）子特征鉴别出处于早期阶段的（de）癌症。我们只（zhī）有知道导致疾病的原因，才能有效地（dì）治疗它们，这也是为什么尽（jìn）可能（néng）多地（dì）确定诱（yòu）发癌症（zhèng）的（de）机制如此重要的（de）原因。”
目前，科学家（jiā）们发现与癌症有（yǒu）关的基因数（shù）量已增长到（dào）700个左（zuǒ）右，但只有借助（zhù）生物信息学分析（xī）和最新的人工（gōng）智能（néng）方法，研究人员才能（néng）追（zhuī）踪（zōng）到最新发现的这些隐藏的基（jī）因。此外，近年来，深度学习算法进展迅（xùn）猛，在其（qí）加持下，研究人员甚（shèn）至能够发现那些以（yǐ）前未被（bèi）注（zhù）意到的蛋白（bái）质（zhì）或（huò）基因之间的关（guān）联。
研究人员（yuán）强调（diào）说，EMOGI系统并不（bú）局限于癌症。从（cóng）理论上讲，它可以用来整合不同（tóng）的生物数（shù）据集，并从中找（zhǎo）出模（mó）式。例如，可（kě）用（yòng）于糖（táng）尿（niào）病等（děng）复杂的代谢性疾病（bìng）领（lǐng）域。
总（zǒng）编辑（jí）圈点（diǎn）
深度（dù）学习（xí）再（zài）创新功。相比化疗，靶向（xiàng）治疗在杀伤癌细胞的同时，还能最大限度保护那些正常工作的好（hǎo）细（xì）胞。所以，得（dé）上可以进（jìn）行（háng）靶（bǎ）向治疗的（de）癌症，也（yě）算是（shì）不幸中的万幸。但是，找到这些（xiē）与癌症有关的基因并（bìng）不容易（yì），需要（yào）大量（liàng）的计算与分析。于是（shì），人（rén）工智能在（zài）个性化治疗领（lǐng）域闪（shǎn）亮登场，为人类对抗癌症这（zhè）一艰（jiān）苦卓绝的斗争提供助力。文中提（tí）到的新算法，不仅（jǐn）可以用于癌（ái）症（zhèng），还可以在多个复杂疾病中发挥作用，并（bìng）帮人类在基础研究领（lǐng）域取（qǔ）得进步。
