Pattern Computer 宣布肝細胞癌模式識別及模型創建研究
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2025年5月27日 13:31 ET | 來源: PATTERN COMPUTER, INC.
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* _該研究利用模式發現引擎™構建出高度準確的模型，以預測某個細胞是否為癌細胞_
* _識別出九個對預測至關重要的基因，並可能在診斷和/或治療中有其他用途_
* _突顯模式發現引擎作為假設發現工具的應用_
華盛頓州雷德蒙德，2025年5月27日（GLOBE NEWSWIRE）—— 全球模式發現領導者Pattern Computer®, Inc.（以下簡稱“Pattern”或“公司”）今日宣布提交了一項名為《可解釋的分子分層及肝細胞癌單細胞轉錄組數據中的共同調控模式識別》的研究以供同行評審。在這項研究中，公司使用其模式發現引擎™（PDE），一套專有算法，分析了一組肝癌數據集，建立了預測模型以區分肝細胞癌（HCC）與正常肝組織，並揭示了癌細胞與非癌細胞之間基因調控的差異。PDE構建了一個高度準確的模型（準確率達97%），以預測某個細胞是否為癌細胞。
公司指出，PDE識別出一小組九個基因，這些基因在癌細胞與正常細胞中具有根本不同的調控結構，這一發現凸顯了PDE作為假設發現工具的價值。Pattern董事長兼首席執行官馬克·安德森（Mark Anderson）表示：“雖然內部運作是專有的，但它所提供的假設與人類直覺生成的假設一樣明確且易於理解——而人類直覺往往是一個我們喜歡稱之為‘靈感’或‘洞察’的黑箱。這個項目展示了一種新的科學發現範式：我們不再從假設開始，而是從數據出發，發現可供測試、探索的假設，甚至是靈感。我們的目標不是取代人類的直覺，而是通過發現數據中的模式來增強它，從而產生有關世界的模式假設。”
PDE算法套件能夠在超高維數據集中以簡單的人類可讀符號方程總結關係。它可以在不做先前假設、不進行特徵工程或數據修剪的情況下，發現大型數據集中的未知模式。這些算法利用它們所發現的模式來構建可解釋的預測模型，這些模型構成了新的假設。
肝癌仍然是癌症死亡的第三大原因，佔所有癌症死亡的7.8%。HCC是主要的原發性肝癌形式，佔90%以上的病例，5年生存率僅為18%。由於早期無症狀，大多數HCC患者在晚期被診斷，面臨著預後不良和治療選擇有限的情況。因此，基於識別早期潛在預後生物標誌物和新型治療靶點的個體化策略迫在眉睫。這些努力最終可以導致更有效和可靠的診斷、個性化治療策略和改善患者結果。
來自出版物的內容： 《可解釋的分子分層及肝細胞癌單細胞轉錄組數據中的共同調控模式識別》
_在這項研究中，我們利用Pattern Computer, Inc.的模式發現引擎™（PDE）建立了一個針對單細胞基因表達數據的穩健分析框架，專門針對肝細胞癌。雖然該引擎的運作是專有的，但最終結果由可解釋且人類可讀的方程組成，因此構成了可測試的假設。我們的分析識別出一組九個標誌基因，這些基因在不同細胞類型中持續區分癌性組織與健康組織。接下來，這些標誌基因被用來構建一個具有超過97%平衡準確率的可解釋人工智能模型，用於預測單細胞層面的癌症狀態。除了預測能力外，這個模型還提供了一個符號預測方程，提供了關於基因之間調控關係的可解釋見解。最後，我們生成了一個有向的基因間調控網絡，揭示了癌細胞中共同調控的顯著破壞，與健康細胞中觀察到的嚴格協調的調控動態形成對比。這一調控轉變突顯了肝細胞癌背後的分子失調。這些發現超越了分類準確性，揭示了癌細胞的調控景觀的破壞。通過將基因表達模式與功能見解聯繫起來，我們的方法突顯了治療靶點和生物標誌物，為這一挑戰性疾病的干預策略鋪平了道路。_
安德森先生補充道：“可解釋的人工智能（XAI）正在通過提供無與倫比的透明度和可解釋性來革新生物研究。我們在抗擊癌症方面的承諾堅定不移，每一個創新里程碑的實現都使公司更接近我們改善癌症患者結果的總體使命。利用我們的AI驅動模式發現引擎，我們在擴展公司行業領先的腫瘤學管道方面取得了重大進展，針對全球五大癌症進行研究。”
安德森先生總結道：“Pattern的先進計算方法正在推動癌症治療的邊界，我們對能在各種挑戰性癌症中做出更多此類發現充滿信心。在我們努力改變癌症治療範式的同時，我們希望與企業合作，將我們的癌症藥物發現和診斷進展帶入臨床試驗。”
關於Pattern
Pattern Computer, Inc.利用其模式發現引擎™解決商業和醫學中最重要和棘手的問題。這些專有的數學技術在先進的人工智能中能夠發現複雜模式，這些模式在更大型的系統中一直未能檢測到。隨著公司將其計算平台應用於藥物發現和診斷等挑戰性領域，它也在為其他行業的合作夥伴創造重大模式發現，包括擴展生物技術、材料科學、航空製造質量控制、獸醫醫學、空中交通運營和能源服務。
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這項研究的發現不僅是對肝細胞癌的預測模型的提升，更是對癌症研究方法論的一次重要革新。透過數據驅動的假設生成，Pattern Computer不僅在尋找生物標誌物方面取得進展，還在癌症治療的個性化和精準化上打下了基礎。這種新的研究方法不僅有助於改善現有的診斷和治療策略，還可能為未來的癌症治療提供新的思路和方向。隨著可解釋人工智能技術的進步，未來的醫學研究將更加依賴數據分析，這將成為推動醫學進步的重要力量。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
