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模型有助于识别导致癌症的突变
目前，至少30%的癌症患者没有可用于指导治疗的可检测驱动突变。
图片来源:Dylan Burnette和Jennifer Lippincott-Schwartz/美国国立卫生研究院
由麻省理工学院(MIT)领导的一组研究人员创建了一种概率计算机模型，可以快速扫描癌细胞的基因组，以识别致癌突变。
麻省理工学院的Maxwell Sherman说，深度神经网络可以精确地模拟乘客突变的数量，使研究人员能够分析基因组中可能出现意想不到的驱动突变的区域。
研究人员向模型输入37种癌症的基因组数据，因此它可以测量每种癌症的背景突变率。
研究人员在5%到10%的患者中发现了似乎对肿瘤生长起作用的额外突变，这可以帮助临床医生确定治疗这些患者的胜算更大的药物。
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