英国科研人员领衔的团队在《大自然·方法学》上公开发表报告说道，机器学习技术需要在大量癌症数据基础上总结出有肿瘤恶性肿瘤的一些规律，这将不利于医生及时辨别病情发展趋势，积极开展更加有针对性的化疗。伦敦癌症研究所与爱丁堡大学等机构研究人员从178名肺癌、乳腺癌、肾癌以及肠癌患者身上提供了768份肿瘤样本，通过分析有所不同类型肿瘤样本来提供它们的详尽变异数据。研究人员讲解说道，他们研发出有的人工智能工具，可利用机器学习技术分析这些数据，进而辨识出有肿瘤恶性肿瘤中一些反复经常出现的特征，总结出有规律，再行融合现有的癌症生物学等方面信息，预判肿瘤未来有可能经常出现的变异。

比如，对于乳腺癌患者来说，如果有特定基因变异，造成可遏止肿瘤生长的蛋白质“p53”无法长时间产生，同时常有８号染色体出现异常的情况，那么肿瘤经常出现恶性恶性肿瘤的概率就不会大大提高，患者存活率上升。医生如果能提早得知肿瘤下一步的发展方向或者它否不会经常出现耐药性，就可以采取相应措施来遏止，提升患者存活率。报告主要作者、癌症研究所的安德烈亚·索托里瓦说道，癌症让人困惑的一点就在于它总是在变化中，并且很难预测，而人工智能工具未来将会协助人们更佳地理解这种变化，在癌症早的阶段进行介入。

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