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[導(dǎo)讀] 新華社新德里11月20日電 印度一個研究小組利用機器學(xué)習(xí)模型,對皮膚黑色素瘤相關(guān)17個關(guān)鍵基因的標(biāo)記進行識別,區(qū)分原發(fā)性或轉(zhuǎn)移性黑色素瘤的準(zhǔn)確率可達89%。相關(guān)論文近日發(fā)表在英國《科學(xué)報告》雜志

新華社新德里11月20日電 印度一個研究小組利用機器學(xué)習(xí)模型,對皮膚黑色素瘤相關(guān)17個關(guān)鍵基因的標(biāo)記進行識別,區(qū)分原發(fā)性或轉(zhuǎn)移性黑色素瘤的準(zhǔn)確率可達89%。相關(guān)論文近日發(fā)表在英國《科學(xué)報告》雜志網(wǎng)站上。

皮膚黑色素瘤是皮膚癌常見類型之一。與原發(fā)性黑色素瘤相比,轉(zhuǎn)移性黑色素瘤患者存活率更低。因此,準(zhǔn)確鑒別黑色素瘤類型并制定相應(yīng)治療策略,對提高患者存活率具有重要意義。

印度因德拉普拉斯塔信息技術(shù)學(xué)院教授加金德拉·拉加瓦等人開發(fā)出6個機器學(xué)習(xí)模型,用于識別和驗證17個黑色素瘤基因的標(biāo)記。機器學(xué)習(xí)即用計算機模擬人類的學(xué)習(xí)行為,是人工智能核心算法之一。此前,其他關(guān)于黑色素瘤的研究已經(jīng)報告了這17個基因中的11個,該研究小組首次將其余6個基因的標(biāo)記用于鑒別黑色素瘤類型。

研究人員對6個機器學(xué)習(xí)模型進行測試,用它們識別并驗證上述17個基因的相關(guān)RNA(核糖核酸)、微RNA以及基因的甲基化特征等,其中表現(xiàn)最好的一個模型區(qū)別轉(zhuǎn)移性還是原發(fā)性黑色素瘤的準(zhǔn)確率超過89%。研究還發(fā)現(xiàn),RNA、微RNA等基因標(biāo)記物不僅能用于區(qū)分黑色素瘤類型,還可以幫助判斷轉(zhuǎn)移性黑色素瘤的發(fā)展階段等。

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