100 万美元的 CPRIT 拨款专注于人工智能以改善前列腺癌的结果

100 万美元的 CPRIT 拨款专注于人工智能以改善前列腺癌的结果

莱斯大学统计研究教授 Erzsébet Merényi 和德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心的共同研究员、癌症系统成像教授 Pratip Bhattacharya 和泌尿生殖医学助理教授 Patrick Pilié 博士已隶属于癌症预防和癌症情报研究所 (CPRIT) (CRABS-INSUSSE INSUSSETIAL) （螃蟹研究所 INSUSSTEGEN）（CRABE-ARSETORTICE）。识别早期致命的前列腺癌并改善治疗选择。

前列腺癌是男性最常诊断的癌症，但患者的结果差异很大。由于前列腺癌的生长是由雄性激素（尤其是睾酮）驱动的，因此当今最常用的疗法针对这些激素的作用。这些药物被称为雄激素信号抑制剂，用于减缓或缩小癌症。随着时间的推移，一些癌症会适应并产生耐药性。对于患有去势抵抗性前列腺癌的男性来说，治疗选择仍然有限，生存率很低。

癌症患者细胞代谢的变化可以作为生物标志物，使用先进的成像技术来检测这些变化是监测与癌症治疗敏感性甚至癌前病变形成相关过程的一种有前途的方法。然而，数据的复杂性对传统的统计和技术分析方法提出了挑战。

CPRIT 资助支持的研究基于三个支柱：

● Bhattacharya 实验室的革命性非侵入性成像以前所未有的细节生成肿瘤代谢的体内时间和光谱曲线，从而能够灵敏地区分不同的异常状态，并使得绘制肿瘤的异质性图谱成为可能。

● 为了正式捕获和建模此类状态，Merényi 的团队将应用受大脑网络启发的先进人工智能形式，该网络特别擅长从复杂的高维数据中进行发现。

● Pilié 实验室正在进行的针对不同前列腺癌男性群体的雄激素信号抑制剂全身治疗临床试验（以及来自 Bhattacharya 的小鼠模型数据）提供了有关治疗效果的独特丰富的人类数据。临床数据可以解释已发现的代谢特征变化，并有助于识别临床相关的生物标志物或生物信号，表明哪些患者在诊断早期最有可能患上侵袭性疾病。

成功实施这三大支柱可以更早、更准确地针对每位患者的疾病状况进行量身定制的干预措施。

这项研究的一个令人兴奋的重要方面是，Merényi 团队先前在天文学和地球遥感领域开发和应用的人工智能方法如何在不久的将来可能帮助前列腺癌和其他癌症患者。这凸显了在多学科合作中通过科学方法进行异种受精的好处。

使用基于神经图谱的机器学习，我们可以揭示高维数据中的隐藏模式，包括罕见或微妙的模式，这对于帮助临床医生更早地发现侵袭性前列腺癌并做出更明智的治疗决策，最终改善患者的治疗效果可能是最重要的。 “

Erzsébet Merényi，莱斯大学统计研究教授

通过开发能够处理复杂的多模式癌症数据的人工智能驱动模型，CPRIT 资助的项目可以为人工智能在肿瘤学和个性化医疗其他领域的使用提供蓝图。

CPRIT 领导该州抗击癌症的斗争，通过其学术研究、预防和产品开发项目向德克萨斯州的机构和组织提供了超过 37 亿美元的资助。 CPRIT 在招募德克萨斯州顶尖研究人员、支持创新型初创企业以及在全州提供数百万癌症预防服务方面发挥了关键作用。

这笔最新拨款突显了 CPRIT 对投资具有改变癌症诊断和治疗潜力的突破性研究的承诺。

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