首页 > 生活 > > 正文
2024-02-18 16:43:41

使用NGS和机器学习研究胰腺腺癌队列的遗传和治疗景观

导读 一篇新的研究论文于2024 年 2 月 5 日发表在Oncotarget 第 15 卷上,题为胰腺腺癌队列中的遗传和治疗景观:用于完整肿瘤外显子组分...

一篇新的研究论文于2024 年 2 月 5 日发表在Oncotarget 第 15 卷上,题为“胰腺腺癌队列中的遗传和治疗景观:用于完整肿瘤外显子组分析的下一代测序和机器学习” ”。

所有癌症亡中约 7% 是由胰腺癌 (PCa) 引起的。PCa 以其在所有肿瘤疾病中最低的存活率和异质分子谱而闻名。包括体细胞突变在内的大量遗传变化超出了常规临床遗传实验室测试的极限,并进一步阻碍了个性化治疗的发展。

在这项新研究中,研究人员PA Shatalov、NA Falaleeva、EA Bykova、DO Korostin、VA Belova、AA Zabolotneva、AP Shinkarkina、A. Yu Gorbachev、MB Potievskiy、VS Surkova、Zh V. Khailova、NA Kulemin、Denis Baranovskii、AA来自俄罗斯联邦卫生部、皮罗戈夫俄罗斯国家研究医科大学、莫斯科联邦医学生物局和俄罗斯人民友谊大学(RUDN 大学)的Kostin、AD Kaprin和PV Shegai旨在构建突变景观基于有限患者群体的全外显子组下一代测序 (NGS),对俄罗斯人群中的 PCa 进行了分析。

“通过对完整的外显子组个体数据应用机器学习模型,我们收到了对每个临床病例的对性治疗方案的个性化建议,并将其总结为独特的治疗方案。”