在原發(fā)灶不明的癌癥中,癌細胞已在體內(nèi)擴散,但原發(fā)癌的起始位置尚不清楚。
圖片來源:美國國立衛(wèi)生研究院
研究人員利用近3萬名22種已知癌癥的患者數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型,它可分析大約400個基因序列,這些基因經(jīng)常在癌癥中發(fā)生突變。然后,研究人員使用這些信息來預測給定的腫瘤在體內(nèi)的起源位置。
他們在約7000個腫瘤上測試了新模型OncoNPC,這些腫瘤以前從未見過,但其起源已知。該模型能以80%的準確率預測它們的起源。對于占總數(shù)約65%的具有高置信度預測的腫瘤,其準確率達到約95%。
研究人員表示,利用該模型,他們可在約900名患者的數(shù)據(jù)集中準確地對至少40%的不明來源腫瘤進行高置信度分類。這種方法使符合基因組指導、根據(jù)癌癥起源位置進行靶向治療的患者數(shù)量增加了2.2倍。
在3%—5%的癌癥患者中,特別是在腫瘤已轉(zhuǎn)移到全身的情況下,腫瘤學家沒有一種簡單的方法來確定癌癥的起源。這些腫瘤被歸類為原發(fā)灶不明癌癥。許多抗癌藥物通常用于特定癌癥,無法確定原發(fā)灶位置往往使醫(yī)生無法為患者精準地對癥下藥。
研究人員計劃擴展他們的模型,以涵蓋更多類型的數(shù)據(jù),例如病理圖像和放射圖像,從而提供更全面的預測。這也將為模型提供腫瘤的全面視角,使其不僅能夠預測腫瘤類型,甚至還可預測最佳治療方案。
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