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为什么需要AI来辅助肿瘤研究呢?

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发表于 2017-9-14 19:41:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
多数肿瘤的发生和发展伴随多个基因的多种变异形式,人体所携带的癌症相关基因近500个,会产生将近1000万个基因的变异,包括12条通路,60个药物靶点,接近80个FDA已批准的药物,且这些数字是动态持续增加的,但面对如此海量的信息数据,目前全球顶级的非人工智能基因测序公司可识别的基因变异数最多不超10万个。

如果人工解读浩如烟海的肿瘤基因变异信息,可想而知将耗费大量的时间,同时,由于解读水平参差不齐、主观因素和基因数据库匮乏,不仅在解读过程中难免遗漏,而且结果也会出现差异性,因此肿瘤精准治疗需要精确且无遗漏的智能助手。而WfG则是完全遵循世界顶级癌症中心的标准,使用同一个代码,有更好的一致性,其结论是可完全重复的。

Watson就是一个以认知计算为特点的AI系统,通过LP自然语言处理系统去学习最新文献,变成自己的知识。WfG是专注肿瘤精准医疗的AI解决方案,主要用于变异基因的临床解读,能实时抓取和动态学习更新,穷尽肿瘤变异基因知识库,具体包括基因变异的注释、驱动基因的识别,以及靶向药物的推介。



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 楼主| 发表于 2017-9-14 19:41:18 | 显示全部楼层
在变异基因的临床解读方面,WfG有四大优势:

首先是全面准确。WfG拥有更全的变异知识库,不仅和MSKCC(纪念斯隆凯特林癌症中心)的oncoKB等20多个数据库对接,并通过自然语言处理2300多万篇医学文献,提取有效信息,并持续更新文献、临床实验和指南、新药信息。

“WfG的知识库保持每月更新1-2次,平均每次增加10000篇科学文献及100项临床试验,3秒就可以阅读2亿页文献,并可以将非结构性的证据信息以结构化形式呈现,避免遗漏变异基因的临床解读”。

第二是快速高效。常规Panel只要1-3分钟,全基因组测序只要10分钟即可完成,并且可以同时完成多个测序样本的临床解读,帮助测序实验室节约时间和人力成本。

美国顶级癌症研究院北卡罗来纳大学莱恩伯格综合癌症中心对WfG进行了综合的评估研究,一年内,每周入组20例肿瘤患者,WfG 不仅在10分钟内完成了专家团队耗费一周的解读,而且WfG解读结果和专家团队推荐方案一致性达到99%,同时也为30%以上的患者提供了更多的靶向药物选择。

第三是循证优先。WfG的解读提供循证的解读和证据等级排序,能帮助医生迅速找到驱动基因和靶向药物治疗患者,更好地指导治疗。

第四是简明易懂。WfG的操作页面简单易学,通过肿瘤通路展示受体、激酶、基因和药物之间相互关系,帮助医生了解肿瘤发病机制和靶向药物选择。
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发表于 2017-9-15 20:37:25 | 显示全部楼层
按这个趋势,初级生物信息分析可以被AI替代了。。
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