機器學習鑒別出八種戒煙藥物

　　美國科學家開發(fā)出一種新的機器學習方法，可通過計算機程序分析數(shù)據(jù)集的模式和趨勢來識別藥物，他們借此鑒定出了8種有助戒煙的藥物，包括用于治療感冒咳嗽的右美沙芬等。相關(guān)研究刊發(fā)于最新一期《自然·遺傳學》雜志。

　　吸煙是導致心血管疾病、癌癥和呼吸系統(tǒng)疾病的危險因素。雖然吸煙行為是后天學習的，但此前的一項研究發(fā)現(xiàn)，擁有某些基因的人更容易對煙草上癮。

　　在最新研究中，賓夕法尼亞大學醫(yī)學院研究團隊使用機器學習研究了130萬人的遺傳數(shù)據(jù)，其中包括個人基因和他們自我報告吸煙行為的特定數(shù)據(jù)。

　　研究團隊識別了400多個與吸煙行為相關(guān)的基因，并確定了為什么其中一些基因與吸煙行為有關(guān)以及每個基因在吸煙過程中所起的作用。利用這些信息，研究團隊鑒別出了有助改變煙民吸煙行為的已獲批藥物。

　　鑒于這項研究中的大部分遺傳數(shù)據(jù)來自歐洲人，研究人員對機器學習模型進行了調(diào)整，納入了一個包含約15萬名亞洲、非洲或美國人的小數(shù)據(jù)集。最終他們確定了至少8種可能被用于戒煙的藥物，如常用于治療感冒和流感引起咳嗽的右美沙芬，以及用于治療阿爾茨海默病的加蘭他敏。

　　研究人員表示，使用大型生物醫(yī)學數(shù)據(jù)和機器學習對藥物進行重新評估可節(jié)省資金、時間和資源，新發(fā)現(xiàn)的一些藥物已在臨床試驗中進行了測試，證明其具有幫助戒煙的能力。

（責任編輯：華康）