起源：科技部生物中间 2021-10-17 17:04

近日，美国丹娜法伯癌症研讨院、麻省理工学院和哈佛年夜学的研讨团队应用前列腺癌患者的多组学数据，开辟了一款可用于前列腺癌预测与评价的机械培训阐发模子P - NET（Pathway-aware multi-layered hierarchical network）。该研讨在《Nature》上颁发，题为：Biologically informed dee

近日，美国丹娜法伯癌症研讨院、麻省理工学院和哈佛年夜学的研讨团队应用前列腺癌患者的多组学数据，开辟了一款可用于前列腺癌预测与评价的机械培训阐发模子P - NET（Pathway-aware multi-layered hierarchical network）。该研讨在《Nature》上颁发，题为：Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。

前列腺癌是男性高发恶性之一，摸索其侵袭转移的分子机制、评价患者预后是前列腺癌防治研讨中的紧张偏向。该研讨团队基于1013例前列腺癌患者数据，通过火析基因渐变、基因拷贝数、基因交融等信息，构建了基于的深度培训模子。应用该模子可对前列腺癌患者进行风险分层，评价靶向医治相关分子驱动因素状况，以及预测癌症状态等，相关性能显明优于其它模子。(100yiyao.com）

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