使用 NGS 和机器学习研究胰腺腺癌队列的遗传和治疗景观

一篇题为“胰腺癌队列中的遗传和治疗景观：用于完整肿瘤外显子组分析的下一代测序和机器学习”的新研究论文已发表在Oncotarget上。

所有癌症死亡中约 7% 是由胰腺癌(PCa) 引起的。PCa 以其在所有肿瘤疾病中最低的存活率和异质分子谱而闻名。大量的基因变化，包括体细胞突变，超出了常规临床基因实验室测试的极限，并进一步阻碍了个性化治疗的发展。

在这项新研究中，研究人员旨在基于有限患者群体的全外显子组下一代测序(NGS) 来构建俄罗斯人群 PCa 突变图谱。

研究人员解释说：“通过对完整的外显子组个体数据应用机器学习模型，我们收到了针对每个临床病例的针对性治疗方案的个性化建议，并将其总结为独特的治疗方案。”