基因生物標記物可快速準確預測肝毒性和潛在的肝癌！
發布時間：
2020-12-22 10:26
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農用化學和制藥公司開發新產品時，必須先進行廣泛的潛在毒性測試才能獲得監管部門的批準。該測試通常需要冗長而昂貴的動物研究。
??近日，伊利諾伊大學研究人員開發了一種基因生物標志物識別技術，并發表在《Scientific Reports》，題目為：“Identification of early liver toxicity gene biomarkers using comparative supervised machine learning”。該研究確定了一種生物標志物基因特征，該特征暴露后24小時具有潛在的肝毒性。
??文章發表截圖 來源：《Scientific Reports》
??伊利諾伊大學基因生物標志物識別技術，可將毒性測試縮短至幾天，同時保持較高的準確性。
??人類營養學系副教授Zeynep Madak-Erdogan說：“這項研究的目的是從肝臟中識別出最小的指標，以預測毒性和潛在的肝癌。”
??她補充說，通常情況下，公司會通過長期的動物實驗來做到這一點。他們跟蹤動物長達一年，以了解它們是否會在暴露于這些化合物后患上肝癌。這些研究需要成千上萬只小鼠或大鼠，并且需要大量的時間來照顧動物，收集樣本并分析數據。
??Madak-Erdogan和她的同事分析了美國國家環境衛生科學研究所維護的大型數據庫中的信息。他們與美國國家超級計算機應用中心（NCSA）的科學家合作，使用機器學習方法來識別信使RNA中的基因生物標記，以預測肝毒性。
??NCSA醫療創新計劃辦公室主任Colleen Bushell解釋說：“從設計新分子到鑒定新的生物靶標，機器學習方法在加速藥物靶標的鑒定和驗證中起著關鍵作用。”
??Madak-Erdogan說，盡管這項研究不是首次采用這種技術，但它是最全面的。研究人員使用了大量的數據和多種機器學習技術來確定提供最快和最準確結果的方法。
??“我們正在評估最佳的預測技術并找到最佳的肝毒性指標。現在，我們無需花費數月或數年的時間，就可以對幾只小鼠進行24小時的治療，通過肝臟鑒定生物標志物，就可以預測該動物是否會發展為肝癌。”她解釋說。
??該研究的結果可以被毒理學家和其他科學家廣泛使用，并且可以幫助農業化學和制藥行業提高其檢測能力。
??Madak-Erdogan總結說：“我們的發現表明：機器學習方法對于分析我們在研究活動中創建的大量生物數據絕對非常有價值。生命科學與計算機科學之間的協作對于這項工作非常重要。”
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