最近，醫(yī)療保健行業(yè)看到了許多計算機算法使用案例。它們已使用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)和機器學習模型檢測腦出血和乳腺癌?，F(xiàn)在，烏普薩拉大學的科學家與隆德大學，卡羅林斯卡研究所和查爾默斯理工大學的研究人員合作，采用計算機算法設計了一種新的神經(jīng)母細胞瘤治療方法。

神經(jīng)母細胞瘤是一種潛在的威脅兒童生命的癌癥，發(fā)生在交感神經(jīng)系統(tǒng)的特殊神經(jīng)細胞中。這份發(fā)表在《自然通訊》的論文題為“高風險神經(jīng)母細胞瘤綜合治療發(fā)現(xiàn)”，該論文指出“大約50%的高危神經(jīng)母細胞瘤患兒缺乏有效治療?！?/p>

研究小組使用智能算法分析了歐美多家醫(yī)院和大學的遺傳和藥理數(shù)據(jù)。該算法隨后提出了可能影響神經(jīng)母細胞瘤基本機制的新療法。隨后，研究人員將CNR2和MAPK8確立為治療高危神經(jīng)母細胞瘤有前途的候選藥物。所提出的治療方法之一是通過激活神經(jīng)系統(tǒng)中的受體蛋白CNR2(大麻素受體2)來抑制腫瘤的生長。同樣，促分裂原活化的蛋白激酶8(MAPK8)也發(fā)揮了相同的作用。

然后，研究小組在藥物治療的神經(jīng)母細胞瘤細胞中通過700多個RNA圖譜實驗對選定的靶點進行了表征，并表明干擾兩個藥物靶點絲裂原活化蛋白激酶8(MAPK8)和大麻素受體2(CNR2)可抑制斑馬魚和小鼠異種移植模型中的腫瘤生長。總之，這些結果加深了研究者對神經(jīng)母細胞瘤脆弱性的理解，并為數(shù)據(jù)導向的癌癥靶點發(fā)現(xiàn)提供了工具。

研究人員表示，智能算法在癌癥研究中變得越來越重要，因為它們可以幫助科學家找到意想不到的角度。