如何更高效地研究複雜治療組合的互動
麻省理工學院（MIT）的研究團隊開發出一套全新理論框架，用以研究多種治療方法之間的相互作用。這個方法讓科學家能夠更有效率地估算多重治療組合對一組細胞或其他單元的影響，從而減少昂貴的實驗次數，同時獲得更準確、偏差更小的數據。
舉例來說，研究癌細胞生長與基因間相互作用的生物學家，通常需要同時針對多個基因進行治療組合。由於可行的組合數目可能高達數十億，選擇測試的組合子集往往會導致數據偏差，影響實驗結果的可靠性。
與此不同，MIT提出的理論框架允許用戶同時對所有治療進行分配，並通過調整每種治療的施用比例來控制實驗結果。這種設計可以避免先入為主的偏見，讓實驗數據更為客觀。
研究團隊證明了這種框架下接近最優的策略，並通過多輪模擬實驗測試，結果顯示該方法能有效降低估計誤差。
此技術未來有望幫助科學家深入理解疾病機制，並推動癌症和遺傳疾病新藥的研發。
麻省理工電腦科學與人工智能實驗室（CSAIL）研究生張嘉琦表示：「我們提出了一個新概念，幫助大家思考如何在每輪實驗中最佳地選擇組合治療。我們期望這套方法未來能應用於解答生物學上的重要問題。」
該論文由張嘉琦和MIT本科生Divya Shyamal共同領銜撰寫，並由MIT電機工程與計算機科學系教授Caroline Uhler指導。此研究近期於國際機器學習大會發表。
同時施用多重治療的挑戰與創新
多種治療方法之間的相互作用非常複雜。舉例來說，科學家若想確定某基因是否影響疾病症狀，可能需要同時對多個基因施加影響。
這種多重治療稱為「組合干擾（combinatorial perturbations）」，即一次對同一組細胞施加多種治療。
張嘉琦解釋：「組合干擾能揭示基因間的互動網絡，幫助我們理解細胞如何運作。」
由於遺傳實驗成本高昂且耗時，研究者通常只能選擇部分治療組合進行測試，但這樣容易產生偏見，因為只測試了預先選定的組合。
MIT團隊改用機率框架，讓每個細胞隨機接受不同的治療組合，機率由用戶根據實驗目標設定的劑量決定。
例如，若研究者想了解四種不同藥物對細胞生長的影響，就可以設定相應的劑量比例。這種隨機分配方式避免了預設子集的限制，減少數據偏差。
劑量類似於概率，高劑量意味著大部分細胞會接受該治療，低劑量則只有部分細胞會接受。
Shyamal補充：「關鍵在於如何設計劑量，使我們能盡可能準確地估計結果，這正是我們理論的貢獻。」
該理論框架能計算出最佳劑量設計，幫助研究者最大化對研究特性的了解。
每輪實驗結束後，研究者會收集數據並反饋給系統，系統再根據結果調整下一輪的劑量策略，實現多輪動態優化。
劑量優化與誤差最小化
研究團隊證明，該方法能產生最優劑量，即使面臨治療劑量有限或實驗噪音變化，也能保持較低的誤差率。
模擬結果顯示，這種方法在多輪實驗中，估計結果與實際結果的誤差最低，表現優於兩種基線方法。
未來，團隊希望將框架擴展，考慮單元間的干擾效應及治療選擇偏差，並嘗試在實驗室中應用此方法。
張嘉琦表示：「這是一個嶄新的方法，解決了一個極具挑戰性的問題。現在我們有了這套新框架，就能更好地設計多種應用的實驗。」
本研究部分由MIT本科生研究機會計劃、蘋果公司、美國國立衛生研究院、海軍研究辦公室、能源部、Broad研究所Eric和Wendy Schmidt中心及Simons Investigator Award資助。
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評論與啟示
MIT團隊提出的這個創新實驗設計方法，為生命科學領域中一個長期困擾的問題帶來了突破性的解決方案。過去在研究多重治療組合時，面對龐大組合數量，科學家往往只能選擇部分組合測試，導致數據偏差和實驗成本高昂。這種基於機率劑量分配的框架，不但能大幅降低實驗偏差，也使得多輪動態調整成為可能，提升實驗靈活性和效率。
這種方法的核心價值在於它將實驗設計從固定選擇轉變為概率驅動，讓每一輪實驗都能根據前一輪結果智能調整策略，這與人工智能和機器學習的自適應思維不謀而合。未來若能結合AI技術，這套框架或將成為精準醫療和新藥開發中不可或缺的工具。
然而，實際應用仍面臨挑戰，如如何處理細胞間的互相影響（干擾效應）及選擇偏差，這些都需要後續研究精細化。此外，將理論框架轉化為實驗室可操作的流程，並在真實生物樣本中驗證效果，仍需投入大量時間與資源。
總結來說，這項研究不僅提升了實驗設計的科學性和效率，也為複雜疾病機制的研究和多藥物療法的優化提供了新思路，未來有望推動癌症、遺傳病等重大疾病治療的突破，值得生命科學界密切關注與跟進。
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。
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