npj Breast Cancer:超越人眼极限!AI识别出五种乳腺癌新亚型

2019-08-08 顾然 生物探索

乳腺癌是世界上最常见的女性恶性肿瘤,也是一种高度异质性的疾病。尽管当下已经充分研究了乳腺癌内在亚型之间的差异,但是每种亚型内的异质性,还需要进一步研究以进行个性化疾病管理。

乳腺癌是世界上最常见的女性恶性肿瘤,也是一种高度异质性的疾病。尽管当下已经充分研究了乳腺癌内在亚型之间的差异,但是每种亚型内的异质性,还需要进一步研究以进行个性化疾病管理

近日,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。

AI识别5种乳腺癌新亚型

目前根据不同基因表达,乳腺癌分为Luminal A型、Luminal B型、HER2阳性型、基底样型/三阴性乳腺癌(TNBC)等。其中,被称为“Luminal A型乳腺癌(luminal-A-type breast cancer)”的肿瘤往往具有最佳的治愈率,但不同患者对标准治疗(如他莫昔芬)以及新的免疫疗法的反应却有所不同。

伦敦癌症研究所基因分析临床试验小组组长、识别不同类型乳腺癌的先驱Maggie Cheang博士表示:“我们的研究使用人工智能算法来发现人类分析迄今为止遗漏的乳腺癌模式。”

在最新的这项研究中,研究人员将人工智能训练的计算机软件应用于大量关于Luminal A型乳腺癌的遗传学、分子和细胞构成的数据,以及患者生存数据。他们之前曾使用该工具将直肠癌分为五种异细胞亚型,分别为炎症、肠细胞、球形、茎状和转运放大(TA)。研究人员说:“我们试图利用直肠癌异细胞标记作为代谢物来重新描述乳腺癌亚型,特别是Luminal A型乳腺癌,并根据其分化、干细胞、成纤维细胞和免疫特性来了解其表型。”

人工智能分析结果显示,患有“炎症性”癌症的女性肿瘤中存在免疫细胞和高水平的PD-L1,这表明她们可能对免疫疗法有反应。另一组三阴性乳腺癌患者,对标准的激素治疗没有反应,但各种指标表明,她们也可能对免疫治疗有反应。研究结果还表明,肿瘤中含有8号染色体特异性变化的患者在接受他莫昔芬治疗时的生存率比其他组更差,并且这类患者复发的时间也要早得多。

Cheang博士指出,这项研究“令人兴奋的意义”之一是,它能够识别出对免疫疗法反应良好的女性,即便是之前分类的方式表明这种疗法对她们不起作用。

研究负责人、伦敦癌症研究所系统和精确癌症医学小组负责人Anguraj Sadanandam博士说:“我们的新研究表明,人工智能能够识别出人类肉眼无法识别的乳腺癌模式,并为那些对标准激素疗法没有反应的人指出新的治疗途径。”

此外,Cheang总结道,这些发现可能有助于指导新药的发现,即使是对于那些可能多年后复发的患者。

原始出处:
Pawan Poudel, Gift Nyamundanda, Yatish Patil, et al. Heterocellular gene signatures reveal luminal-A breast cancer heterogeneity and differential therapeutic responses. npj Breast Cancer. Aug 2019.

版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (3)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1712058, encodeId=2e5c1e1205831, content=<a href='/topic/show?id=9a1c289680' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AST#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=39, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=2896, encryptionId=9a1c289680, topicName=AST)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=8b9831894722, createdName=ms24272190615788285182, createdTime=Mon Jun 15 12:02:00 CST 2020, time=2020-06-15, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1351107, encodeId=d5c2135110e8f, content=<a href='/topic/show?id=12e43e1263' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Breast#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=42, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=3712, encryptionId=12e43e1263, topicName=Breast)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=4c37265, createdName=zhaojie88, createdTime=Sat Aug 10 02:02:00 CST 2019, time=2019-08-10, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=370944, encodeId=c2f23e0944e3, content=学习了, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=76, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=1bb241978, createdName=phoebeyan520, createdTime=Thu Aug 08 11:07:58 CST 2019, time=2019-08-08, status=1, ipAttribution=)]
  2. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1712058, encodeId=2e5c1e1205831, content=<a href='/topic/show?id=9a1c289680' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AST#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=39, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=2896, encryptionId=9a1c289680, topicName=AST)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=8b9831894722, createdName=ms24272190615788285182, createdTime=Mon Jun 15 12:02:00 CST 2020, time=2020-06-15, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1351107, encodeId=d5c2135110e8f, content=<a href='/topic/show?id=12e43e1263' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Breast#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=42, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=3712, encryptionId=12e43e1263, topicName=Breast)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=4c37265, createdName=zhaojie88, createdTime=Sat Aug 10 02:02:00 CST 2019, time=2019-08-10, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=370944, encodeId=c2f23e0944e3, content=学习了, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=76, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=1bb241978, createdName=phoebeyan520, createdTime=Thu Aug 08 11:07:58 CST 2019, time=2019-08-08, status=1, ipAttribution=)]
    2019-08-10 zhaojie88
  3. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1712058, encodeId=2e5c1e1205831, content=<a href='/topic/show?id=9a1c289680' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AST#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=39, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=2896, encryptionId=9a1c289680, topicName=AST)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=8b9831894722, createdName=ms24272190615788285182, createdTime=Mon Jun 15 12:02:00 CST 2020, time=2020-06-15, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1351107, encodeId=d5c2135110e8f, content=<a href='/topic/show?id=12e43e1263' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Breast#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=42, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=3712, encryptionId=12e43e1263, topicName=Breast)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=4c37265, createdName=zhaojie88, createdTime=Sat Aug 10 02:02:00 CST 2019, time=2019-08-10, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=370944, encodeId=c2f23e0944e3, content=学习了, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=76, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=1bb241978, createdName=phoebeyan520, createdTime=Thu Aug 08 11:07:58 CST 2019, time=2019-08-08, status=1, ipAttribution=)]
    2019-08-08 phoebeyan520

    学习了

    0

相关资讯

J Dent Res:AI预测CAD/CAM复合树脂冠的分离

目前为止,还未有预防冠分离的有效方法,并且极度需要一项可以改善计算机辅助设计/计算机辅助制作(CAD/CAM)复合树脂(CR)冠存留率的方法。这篇研究的目的是为了评估卷积神经网络(CNN)深度学习法从一个3D口腔扫描仪获取的3维(3D)立体光刻模型捕获的2维影像中预测CAD/CAM CR冠可能分离与否的有效性。

PNAS:人工智能可助尽早诊断自闭症

自闭症谱系范畴的神经发育性疾病通常要到孩子几岁时才会被确诊,但那时对患者的干预和治疗已过了最佳时期。近日发表在美国《国家科学院学报》上的一项新研究显示,利用人工智能分析瞳孔变化或心率波动可帮助尽早诊断这类疾病。

PNAS:这些女婴的命运或将改变,AI助力早期自闭症检测

在中国已经有超过1000万的自闭症患者,而0至14岁儿童患者的人数超过了300万。尽早检测到自闭症对于患者和家庭而言无疑是有莫大帮助的。如果自闭症儿童到几岁时才被发现和确诊,此时再进行行为干预和语言治疗会变得不那么有效。

速览:半夜心脏骤停,非接触式扬声器帮你忙

华盛顿大学的科学家开发出一种工具可以在人们睡觉时不触碰身体监测心跳停止情况,探测濒死状态下的喘息声并呼救。

懂AI的医生一定会替代不懂AI的医生

“我们都关心人工智能为未来医学带来哪些改变。对未来教育和医学科研会带来什么变革?对医学人力资源的配置会产生什么样的影响?医院内部的组织流程以及管理构架如何变革?”上海市卫生健康委员会主任邬惊雷在参加6月29日的“AI-HTI健康科技人工智能峰会2019”时如是说。由中国生物医学工程学会与飞利浦公司联合主办的这次峰会吸引了300余名来自国内外医疗人工智能专家以及各专科的医生们。一整天的报告与对话

Clin Trans Gastroenterology: 深度学习分析在胰腺导管内乳头状粘液性肿瘤恶性肿瘤诊断中的应用

导管内乳头状粘液性肿瘤(IPMNs)是胰腺癌的前期病变。人工智能(AI)是一种数学概念,其可以实现自动化学习和识别数据模式。本研究的目的是通过使用IPMN的内窥镜超声(EUS)图像的深度学习算法来评估AI是否可以预测恶性肿瘤的发生。