基于量子力学的AI可改善小患者群体的癌症预后
盐湖城(LabNews Media LLC)– 一种基于量子力学原理的新型AI方法,即使在小患者群体中,也能从复杂的分子数据中推导出更精确的癌症患者预后和治疗建议。这是犹他大学的一项研究表明的,该研究发表在期刊APL Quantum上。Orly Alter领导的团队开发了基于量子力学叠加和纠缠概念的算法。这些所谓的“多张量比较谱分解”将多层分子数据——包括肿瘤和血液DNA以及肿瘤RNA——分解成相互关联的模式。在应用于71名患者的神经母细胞瘤数据时,研究人员能够推导出新的儿童预期寿命预测因子,其效果优于传统生物标志物。这些预测在独立的患者群体中得到了成功验证。此外,它们还提供了关于疾病机制和新疗法潜在靶点可解释的线索。“这远不止是…”
