研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型 |
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来源:新疆理化所 2025-01-18 13:34
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱,有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时,该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势,使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。当前,全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色,能够为个性化治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。
中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者,提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势,具备可靠的预测性能,兼具泛化性和可解释性。该模型通过整合基因等生物分子的多组学数据以及同构/异构生物网络的结构信息,提高了癌症驱动基因预测的精确度,能够更准确地识别出与癌症发生发展密切相关的基因,为个性化治疗方案提供科学依据。同时,癌症驱动基因识别效率得到提升,利于癌症早期和治疗策略制定。该模型通过解析多组学数据和网络结构中的高阶关联,增强了可解释性,为进一步探讨癌症的致病机制提供了线索,使得研究人员能够剖析癌症基因相关的调控机制,进而发现潜在的癌症驱动基因。
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱,有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时,该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势,使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。
相关研究成果发表在《自然-生物医学工程》(Nature Biomedical Engineering)上。研究工作得到国家和中国科学院相关项目的支持。
模型框架图
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