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睪丸癌具有較高的存活率,但是通常在治療過程中使用的化療會引起腎毒性。丹麥的研究人員開辟了一種新的AI算法,可以識別可能易患腎毒性的患者,并在JNCI Cancer Spectrum中分享他們的發(fā)現(xiàn)。
丹麥技術(shù)大學(xué)理學(xué)碩士Sara L. Garcia和同事寫道:“在化學(xué)療法治療期間維持足夠的腎功能至關(guān)重要,如果存在其他選擇,對有腎毒性風(fēng)險的患者進行識別可能會影響選擇的治療方法。”“此外,腎功能受損與心血管疾病的風(fēng)險增加有關(guān),這可能對長期癌癥幸存者構(gòu)成問題。”
Garcia等。通過使用隨機森林分類算法計算了每位患者發(fā)生腎毒性的風(fēng)險,從433位患者中探究了數(shù)據(jù)?;€模型運行良好,但是當研究人員添加關(guān)鍵基因組信息時,其預(yù)測結(jié)果的能力“大大提高”。
總體而言,在按風(fēng)險的嚴峻程度對每個患者進行分類時,該算法正確地將67%發(fā)生腎毒性的患者轉(zhuǎn)移到高風(fēng)險組中。此外,沒有進展腎毒性的患者中有92%正確地轉(zhuǎn)移到了低風(fēng)險組。
作者寫道:“開辟針對不同腎毒性風(fēng)險人群的患者分層的機器學(xué)習(xí)模型的能力有可能在積極治療與預(yù)期毒性風(fēng)險之間取得平衡。”
此外,研究人員還補充說,他們開辟的AI模型對于進行基于化學(xué)療法治療卵巢癌,膀胱癌和肺癌的患者的分類也可能有價值。