02.07.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Машинное обучение помогает идентифицировать раковые клетки

Identifying tumor cells using machine learning

В новом исследовании, опубликованном в журнале Genome Biology, учёные из Центра молекулярной медицины Макса Дельбрюка (Max Delbrück Center for Molecular Medicine) с помощью новой технологии обнаружили в опухолевых клетках общую для разных видов рака закономерность, состоящую из характерного сочетания генов. Авторы исследования также обнаружили типы генов в образце, которые никогда раньше не были напрямую связаны с раком.

Чтобы надёжно отличить раковые клетки от здоровых, учёные разработали новый алгоритм машинного обучения под названием «ikarus». Алгоритм использует обучающие данные путём поиска шаблонов. Учёные использовали данные клеток рака лёгких и колоректального рака для обучения алгоритма, прежде чем применять его к наборам данных других видов опухолей. На этапе обучения ikarus должен был найти список характерных генов, которые затем использовались для категоризации клеток.

После этапа обучения алгоритм смог надёжно различать здоровые и опухолевые клетки и при других типах рака, например, в образцах тканей больных раком печени или нейробластомой. В первоначальных тестах ikarus уже продемонстрировал, что алгоритм также может отличать другие типы (и некоторые подтипы) клеток от опухолевых клеток. Таким образом, алгоритм ikarus позволяет идентифицировать гены, которые являются потенциальными факторами развития рака.