本文摘要：英国《大自然》杂志近日在线公开发表了一项癌症研究成果，欧洲科学家研发了一种全新机器学习程序，通过DNA甲基化数据——“甲基化指纹”技术可以提高脑肿瘤的临床。准确临床肿瘤，对于癌症的化疗至关重要。但是，在未知的大约100种肿瘤中，中枢神经系统肿瘤特别是在无法精确检验出来。 为了解决问题这个问题，德国癌症研究中心科学家斯蒂凡·弗菲斯特及其同事研发了一个机器学习程序，它可以对甲基化数据展开分类。甲基化是甲基分子吸附到DNA上从而转变DNA内信息可用性的过程。
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英国《大自然》杂志近日在线公开发表了一项癌症研究成果，欧洲科学家研发了一种全新机器学习程序，通过DNA甲基化数据——“甲基化指纹”技术可以提高脑肿瘤的临床。准确临床肿瘤，对于癌症的化疗至关重要。但是，在未知的大约100种肿瘤中，中枢神经系统肿瘤特别是在无法精确检验出来。
为了解决问题这个问题，德国癌症研究中心科学家斯蒂凡·弗菲斯特及其同事研发了一个机器学习程序，它可以对甲基化数据展开分类。甲基化是甲基分子吸附到DNA上从而转变DNA内信息可用性的过程。这个过程不仅不会大自然再次发生在细胞功能长时间充分发挥期间，使每个细胞取得一个特有的“甲基化指纹”，它也不会再次发生在疾病（如癌症）中。
因此，甲基化可以说明了有关肿瘤类型的信息，“告诉他”人们这些肿瘤由什么类型的细胞构成。研究团队研发出来的程序经过训练后，可以用于“甲基化指纹”检验91种肿瘤。训练使用的参考数据，来自大约2800名癌症患者。
研究人员在1104事例早已经过人工检查的中枢神经系统肿瘤上展开了测试，指出该程序不仅可以提升临床准确率，而且它的客观性还使之可以真实情况检验出有新型少见肿瘤——人工检查时，不会面临根据未知肿瘤类型展开临床的压力，甚至在非典型病例中也是如此。为了让这种新方法获得广泛应用，研究团队稍晚时间分解了一款免费在线工具，可以在区区几分钟内分析上载的数据。自上线以来，该工具已被用于逾4500次，用户可以自由选择共享他们的数据，以便更进一步优化算法。研究人员总结回应，将“甲基化指纹”与脑肿瘤自动分类器统合一起，还可以获取一个蓝图——建构类似于的肿瘤分类算法以用作临床更加多其他癌症类型。
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