每日动态!基因组数据与机器学习算法相结合,新方法可预测未来罹患白血病风险

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日期:2022-07-13 05:32:19    来源:科技日报    


(资料图片仅供参考)

科技日报记者 刘霞

英国科学家在最新一期《自然·医学》杂志上发表论文称,他们可根据血细胞内发生的突变,结合基因组数据与机器学习技术,预测某人未来罹患白血病的风险。

图片说明:物理学家组织网

白血病通常是血细胞生产的精细平衡(新血细胞被制造出来,旧血细胞死亡)被破坏的结果。随着年龄增长,血液干细胞会发生突变,这可能意味着改变后的细胞比其他血细胞更具生长优势,且在数量上超过其他血细胞,这就是所谓的适应性优势。

英国爱丁堡大学和格拉斯哥大学研究人员调查了血液生产中发生的适应性优势变化,以及如何根据这些突变预测某人未来罹患白血病的风险。

该研究负责人之一、爱丁堡大学塔米尔·钱德拉博士解释道,他们测量了洛锡安区队列(LBCs)中83名老年人血液样本的变化。LBCs队列是有关大脑、认知和衰老的纵向研究项目,包括1921队列和1936队列,参与者如今已经八九十岁,这些人在11岁时就参加了智力测试。

钱德拉等人每3年对1921队列中70—82岁的个体、1936队列中79—92岁的个体进行一次随访,然后研究团队将这些复杂的基因组数据与机器学习算法相结合,将不同的突变与携带这些突变的造血干细胞的不同生长速度关联起来。

研究发现,在无白血病人群中,特定突变给血液干细胞带来了明显的适应性优势。这可用来预测突变细胞的生长速度,从而决定实验对象罹患白血病的风险。不过,研究团队也表示,由于当前研究样本数量有限,还需要进一步在更大群体中验证这些结果。

该研究联合负责人、格拉斯哥大学癌症科学研究所的克里斯蒂娜·克什纳博士说:“在了解某个患者有罹患白血病的风险后,临床医生可缩短最有可能罹患白血病的患者的预约间隔,尽早开展治疗。”

关键词: 预测未来 机器学习

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