新人工智能模型和算法揭開腫瘤基因內(nèi)在交互關(guān)系
近日，《自然》子刊 NPJ Precision Oncology發(fā)表了中國(guó)科學(xué)院大學(xué)張正軍教授團(tuán)隊(duì)等關(guān)于一類新型人工智能AI模型和算法并應(yīng)用到結(jié)直腸癌關(guān)鍵基因識(shí)別的研究成果。研究發(fā)現(xiàn)，由組織樣本識(shí)別出的4個(gè)基因及其交互關(guān)系就可以完全識(shí)別結(jié)直腸癌。這四個(gè)基因使用了來(lái)自與世界不同地區(qū)不同人種不同研究目標(biāo)共10個(gè)隊(duì)列超過(guò)2000病例進(jìn)行了更為嚴(yán)苛的隊(duì)列交叉驗(yàn)證。此前，相關(guān)文獻(xiàn)中對(duì)這4個(gè)基因的作用有零星報(bào)道，但它們的聯(lián)合作用原理從來(lái)沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)。
研究人員介紹這類新型AI是集聚類和判別同時(shí)作用的新型模型和算法，具備了真正AI所需的演繹推理、歸納推理、溯源推理這三大要素的基本功能，同時(shí)建立了生物學(xué)意義和識(shí)別出來(lái)基因的等價(jià)性，即建立了不變性。
現(xiàn)在的AI大多是“黑箱”，解釋性不高，而且只能滿足上面三大要素中的歸納推理一項(xiàng)。而研究使用的新型AI最大特點(diǎn)是其可解釋性。
據(jù)了解，新型AI算法在理論上可以保證存在和找到最小核心關(guān)聯(lián)基因。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)是集組合優(yōu)化、整數(shù)規(guī)劃于一體的非凸非光滑函數(shù)，文章提出了一類基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的三大指數(shù)（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、夏普率）的新型高維降維方法：求異存同變量帥選法。
進(jìn)而，研究論文提出了比臨床醫(yī)學(xué)隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)常用的希爾法則更為嚴(yán)苛的識(shí)別關(guān)鍵變量的7條準(zhǔn)則。
研究人員表示，在發(fā)現(xiàn)的4個(gè)基因中，CXCL8/IL8和PSMC2是表達(dá)值相對(duì)越低要好，SLC20A1是表達(dá)值相對(duì)越高要好。這三個(gè)基因代表了結(jié)直腸癌的共性和一致性。
“APP的表達(dá)值具有異質(zhì)性。我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)基因在歐美人、中國(guó)人、日本人的表達(dá)具有逆向性。這些特征明顯為結(jié)直腸癌的診斷、檢測(cè)試劑開發(fā)、藥物開發(fā)和治療方案提供了一個(gè)新的維度的認(rèn)識(shí)和指導(dǎo)。”張正軍表示，國(guó)內(nèi)的某些腫瘤醫(yī)院給病人提供的全基因檢測(cè)報(bào)告里包含了500-600個(gè)基因，但并不包含我們發(fā)現(xiàn)的這四個(gè)基因，這提示醫(yī)學(xué)界在基因組學(xué)層面對(duì)結(jié)直腸癌的認(rèn)識(shí)還不夠。
鑒于此，研究人員指出，APP在歐美人與國(guó)人的異質(zhì)性表達(dá)尤其需要得到國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)界的關(guān)注，尤其用藥需要關(guān)注。
張正軍表示，目前還未看到有文獻(xiàn)發(fā)表的有關(guān)結(jié)直腸癌關(guān)聯(lián)的基因能達(dá)到一致性。因此，新型AI必定有廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。我們準(zhǔn)備或期望把其嵌入AI的底層模型中，并提出了極大線性回歸和極大邏輯回歸為新型AI的基本模型。
除了結(jié)直腸癌的研究，研究人員還對(duì)世界衛(wèi)生組織發(fā)布的患癌人數(shù)排名前五（肺癌、乳腺癌、結(jié)直腸癌、肝癌、胃癌）的另外4種也做了基因組學(xué)研究。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1038/s41698-024-00512-1
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