由城市大學(xué)(CityU)學(xué)者領(lǐng)導(dǎo)的研究小組最近開發(fā)了一種新型人工智能(AI)框架，可以對治療和毒性作用進行協(xié)同抗癌藥物組合預(yù)測。該研究揭示了應(yīng)用人工智能和機器學(xué)習(xí)在癌癥和其他復(fù)雜疾病治療中發(fā)現(xiàn)有效組合的潛力。
研究團隊由城大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副教授張慶鵬博士帶領(lǐng)。研究結(jié)果已發(fā)表在美國醫(yī)學(xué)信息學(xué)協(xié)會雜志(JAMIA)上，標題為“GraphSynergy：一種網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的抗癌藥物組合預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型”。
將人工智能應(yīng)用于癌癥治療
為了達到最佳治療效果，醫(yī)生通常會開多種藥物來治療癌癥和艾滋病毒/艾滋病等復(fù)雜疾病。然而，最佳藥物組合的知識通常是基于臨床經(jīng)驗和判斷。
近年來，由于能夠處理大規(guī)模復(fù)雜的生物和臨床數(shù)據(jù)，人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在癌癥治療和藥物發(fā)現(xiàn)中變得越來越重要。作為他們在癌癥藥物發(fā)現(xiàn)中使用人工智能的首次嘗試，張博士的研究重點是數(shù)據(jù)科學(xué)的研究小組成功開發(fā)了“藥物協(xié)同圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphSynergy)”。它是一種新穎的人工智能框架，可以進行協(xié)同化療藥物組合預(yù)測。
通過分析藥物靶向的蛋白質(zhì)模塊與人類蛋白質(zhì) - 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)(PPI)中與癌細胞系相關(guān)的蛋白質(zhì)模塊之間的關(guān)系，以及蛋白質(zhì)模塊之間的相互關(guān)系，這種基于深度學(xué)習(xí)的算法可以識別產(chǎn)生有效治療且毒性較小的協(xié)同藥物組合。
分析人類蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)-相互作用網(wǎng)絡(luò)
張博士解釋說，人體是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，其中細胞內(nèi)的蛋白質(zhì)有無數(shù)次相互作用，形成一個復(fù)雜的PPI網(wǎng)絡(luò)。癌細胞通常與多種蛋白質(zhì)相關(guān)，這些蛋白質(zhì)彼此之間以及與 PPI 網(wǎng)絡(luò)中的其他蛋白質(zhì)具有直接和間接的相互關(guān)系。“因此，如何混合搭配多種藥物來治療癌癥非常具有挑戰(zhàn)性?？紤]到 PPI 網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。因此，我們使用 AI 來分析藥物和癌細胞靶向的蛋白質(zhì)，以及這些藥物之間的相互關(guān)系。蛋白質(zhì)，以幫助準確預(yù)測協(xié)同抗癌藥物組合，”張博士說。
他強調(diào)，這些預(yù)測不僅是通過檢查藥物直接靶向的蛋白質(zhì)與癌細胞，還通過蛋白質(zhì)之間的關(guān)系來進行的，從而在確定最佳的低毒協(xié)同抗癌藥物組合方面具有優(yōu)越的性能。
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