使用機器學習改善癌癥治療的新計劃
計算機科學與工程助理教授TinNguyen獲得了490,039美元的美國國家科學基金會CAREER獎，用于開發(fā)新的機器學習技術，這些技術可以處理分子和生物學數據，以確定個體癌癥的進展情況。這個為期5年的項目預計將于2027年結束。
Nguyen說：“這項工作可能會增強我們區(qū)分處于直接危險中并需要最積極治療的患者和疾病進展較慢的患者的能力。”“這將降低醫(yī)療保健成本和個人痛苦，同時通過為每位患者確定正確的個性化治療來改善患者護理。”
教師早期職業(yè)發(fā)展(CAREER)計劃是NSF最負盛名的獎項，授予有潛力成為研究和教育學術榜樣并在其部門或組織的使命中取得進展的早期職業(yè)教師。
Nguyen的研究興趣是疾病分型、通路分析和機器學習，這項職業(yè)資助對于他和他的學生繼續(xù)他們的研究方向至關重要。
推進癌癥分型技術
Nguyen在他的職業(yè)資助申請中解釋說，癌癥是一系列疾病的總稱，從快速增長和致命的疾病到發(fā)展緩慢且進展至死亡的可能性低的疾病。
這也是一種會影響我們許多人的疾?。焊鶕绹鴩⑿l(wèi)生研究院國家癌癥研究所的數據，美國約有39.5%的男性和女性將在某個時候被診斷出患有癌癥。
在過去的幾十年中，分子亞型(一種基于分子數據和分類模型對癌癥進行分類的方法)的進步幫助醫(yī)療專業(yè)人員針對個體的特定病例提供治療。但還有改進的空間：Nguyen說，很大一部分患者對靶向治療沒有反應或隨著時間的推移產生耐藥性。
他說，這意味著腫瘤表征和治療干預不夠準確：他的職業(yè)資助研究項目可以幫助糾正這種情況。
Nguyen和他的團隊計劃利用機器學習(一種人工智能，允許計算機在沒有明確編程的情況下預測結果)來處理大量可用的分子數據。
“我們將開發(fā)機器學習技術，從分子數據中學習，以預測患者的生存風險，”Nguyen說，“以及確定構成一個人狀況的重要信號通路。”
識別信號通路(細胞中的一組分子協(xié)同作用以控制細胞分裂等功能的化學反應)并了解哪些信號通路與人的病情有關，將有助于醫(yī)療專業(yè)人員個性化治療計劃更大的程度。
在更廣泛的范圍內，Nguyen的研究可以增加我們對癌癥的理解，并提供有關為什么患有相同類型癌癥的患者接受相同治療會產生不同結果的信息。Nguyen說，從長遠來看，“它將作為我們未來項目的基礎，確定可用于診斷、風險預測和監(jiān)測治療反應和結果的臨床適用的生物標志物。”
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