【150万美元的赠款将用于资助针对AI的肺癌研究】小编发现不少朋友对于 150万美元的赠款将用于资助针对AI的肺癌研究 这方面的信息都比较感兴趣 ， 小编就针对 150万美元的赠款将用于资助针对AI的肺癌研究 整理了一些相关方面的信息 在这里分享给大家 。
达特茅斯学院的一名肺癌研究人员已从癌症研究所获得了150万美元的资助 ， 用于构建和验证机器学习方法 ， 以开发更好 ， 更个性化的癌症治疗方法 。
为期四年的赠款接受者将特别关注非小细胞肺癌(NSCLC) ， 该疾病占肺癌病例的90% ， 其中大多数患者在治疗未知的第一年内对目标治疗产生耐药性原因 。研究人员确实知道 ， 体细胞突变会影响这些患者对各种药物治疗的敏感性 ， 并且是选择最佳靶向疗法的关键组成部分 。
但是 ， 寻找最佳治疗方法需要改进 。
达特茅斯诺里斯棉花癌症中心的计算机科学家 ， 拨款的接受者赛义德·哈桑普尔(Saeed Hassanpour)博士在一份准备好的声明中说：“目前 ， 没有任何一种计算方法可以将病历中的信息与体细胞突变和靶向治疗反应联系起来 。”
Hassanpour先前已发表了针对医疗保健(特别是癌症治疗)中的AI的研究 ， 发现一个深层的神经网络可以对肿瘤模式和肺腺癌亚型进行分级 ， 同时还需要训练有素的病理学家 。他希望机器学习能够显示“临床和病理发现 ， 患者遗传特征和耐药性之间的关系” ， 以改善针对性治疗 。
哈桑普尔说：“在精确的癌症护理中 ， 即使确定对靶向疗法耐药的可能性很大 ， 对选择非小细胞肺癌患者的'最佳'治疗策略及其反应性也具有重要意义 。”
Hassanpour和他的团队将建立并验证机器学习方法 ， 以提取信息并确定重要的联系 ， 这些联系可用于识别可能抵抗目标疗法的患者突变 。这种关系将揭示更多有关这些类型的肿瘤如何发展和对治疗的反应 。
“我们的总体目标是利用NSCLC肿瘤的病理报告和电子病历的可用数据来建立计算模型 ， 以鉴定具有临床上可操作的体细胞突变的NSCLC患者 ， 并预测其对靶向疗法的反应 ， ” Hassanpour说 。“我们认为病理学NSCLC细胞和组织的发现 ， 结合病历中的相关信息 ， 例如病史和家族史 ， 人口统计学和吸烟状况 ， 将是实现这一目标的可靠指标 。”
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