倫敦癌癥研究所與愛丁堡大學等機構研究人員從178名肺癌、乳腺癌、腎癌以及腸癌患者身上獲取了768份腫瘤樣本，通過分析不同類型腫瘤樣本來獲取它們的詳細變異數據。
研究人員介紹說，他們開發出的人工智能工具，可利用機器學習技術分析這些數據，進而識別出腫瘤病變中一些重復出現的特征，總結出規律，再結合現有的癌癥生物學等方面信息，預判腫瘤未來可能出現的變異。
比如，對于乳腺癌患者來說，如果有特定基因變異，導致可遏制腫瘤生長的蛋白質“p53”無法正常產生，同時伴有8號染色體異常的情況，那么腫瘤出現惡性病變的概率就會大大提高，患者存活率下降。
醫生如果能提前獲知腫瘤下一步的發展方向或者它是否會出現耐藥性，就可以采取相應措施來遏制，提高患者存活率。
報告主要作者、癌癥研究所的安德烈亞·索托里瓦說，癌癥讓人頭疼的一點就在于它總是在變化中，并且很難預測，而人工智能工具有望幫助人們更好地了解這種變化，在癌癥更早的階段展開干預。
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