一项可以为每位患者揭示最佳药物的癌症检测可能是一项突破

通过分析肿瘤以预测对每个患者最有效的药物的测试，给癌症患者带来新的希望。

这一突破在不到 24 小时内产生了结果，并且比目前的治疗定制基因方法更准确。

伦敦癌症研究所的科学家表示，这项技术利用人工智能分析来自肿瘤样本的大量数据，使医生能够快速确定最有可能起作用的药物组合。

研究人员测试了肺癌患者的癌细胞，并检查了七种药物如何影响与疾病生长和扩散相关的 52 种蛋白质。

在测试的 252 种药物组合中，128 种显示出一定程度的协同作用，这意味着它们的组合效果超过了每种单独药物加在一起的效果。

研究人员现在正计划进行一项更大的后续研究。

研究所所长克里斯蒂安·海伦说：“我们面临的最大挑战之一是癌症发展和耐药的能力。

“我们预计癌症治疗的未来将是联合疗法来克服耐药性，但我们需要改进对哪种药物组合对个体患者最有效的预测。”

研究负责人 Udai Banerji 教授补充说：“我们的测试为使用 AI 分析癌细胞内信息流动方式的变化并预测肿瘤对药物组合的反应提供了概念证明。

由于不到两天的快速交货时间，该测试有可能指导临床医生判断哪些治疗最有可能使个体癌症患者受益。

这是我们目前专注于使用基因突变来预测反应的重要一步。

研究负责人 Udai Banerji 教授补充说：“我们的测试为使用人工智能分析癌细胞内信息流动方式的变化并预测肿瘤对药物组合的反应提供了概念证明（文件图片）

我们的研究结果表明，我们的创新方法是可行的，并且比非小细胞肺癌患者的基因分析提供了更准确的预测。

在这项测试进入临床并指导个性化治疗之前，我们需要进一步验证我们的发现——例如，通过开展一项研究，对已经接受治疗的患者进行测试，以检查预测是否正确。

肿瘤的基因分析可以检测出促进癌症生长的突变，从而使医生能够开出针对这些变化的药物。

然而，单靠基因组学并不能提供关于最佳药物组合的足够准确的预测。