Nature Cancer：AI模型DeepPT提升癌症治疗反应预测，助力个性化医疗

在抗癌的战斗中，科学家们不断寻求新的突破。近日，一个由澳大利亚国立大学(ANU)、美国国家癌症研究所和Pangea Biomed制药公司合作开发的人工智能模型“DeepPT”引起了广泛关注。该模型通过预测患者的信使核糖核酸（mRNA）图谱，显著提高了预测癌症患者对治疗反应的能力，为患者带来了更加精准的个性化治疗方案。

据最新一期《自然·癌症》（Nature Cancer）杂志报道，DeepPT模型在经过16种常见癌症类型的5500多名患者的数据训练后，展现出强大的预测能力。当与另一种名为ENLIGHT的工具结合时，DeepPT能够准确预测患者对多种癌症治疗的反应。研究结果显示，使用该模型后，患者的治疗有效率从原先的33.3%提升至46.5%。

澳大利亚国立大学的黄丹泰博士是该研究的主要作者。他表示，选择合适的治疗方法对癌症患者的预后至关重要。DeepPT不仅提高了治疗反应预测的准确性，还减少了处理复杂分子数据的延迟，这在需要迅速治疗的高级别肿瘤患者中尤为重要。

值得一提的是，DeepPT建立在澳大利亚国立大学之前开发的另一款AI工具的基础上，该工具用于帮助分类脑肿瘤。这两款工具都利用了患者组织的显微图像，即组织病理学图像，这不仅成本低廉且及时，还为医生提供了更直观、更全面的诊断依据。

随着科技的进步，人工智能在医疗领域的应用日益广泛。DeepPT的成功开发和应用，无疑为癌症患者带来了更多的希望和可能。未来，我们期待更多类似的创新成果，为全球范围内的癌症患者提供更加精准、高效的治疗方案。

来源｜人工智能与生物科技、现代电子技术