本文摘要：近年来，更加多的科学家们开始用于人工智能技术加快多项领域的研究，当然了他们也获得了很多研究成果，本文中，小编就对近期涉及研究成果展开整理，与大家一起自学！【1】ComBiolMed：人工智能协助化疗引起的眼疾doi：10.1016/j.compbiomed.2018.10.031根据最近的一项研究，研究人员早已用于人工智能临床早期阶段的糖尿病引起的失聪症状。

近年来，更加多的科学家们开始用于人工智能技术加快多项领域的研究，当然了他们也获得了很多研究成果，本文中，小编就对近期涉及研究成果展开整理，与大家一起自学！【1】ComBiolMed：人工智能协助化疗引起的眼疾doi：10.1016/j.compbiomed.2018.10.031根据最近的一项研究，研究人员早已用于人工智能临床早期阶段的糖尿病引起的失聪症状。糖尿病是成人失去的主要原因，其影响正在全球范围内不断扩大，到2030年将有1.91亿人受到影响。在疾病早期，虽然没显著症状，但疾病有可能早已发展。早期临床和化疗可以对患者维持多少视力产生贞着影响。

研究人员研发了一种图像处理算法，可以自动检测疾病的一个症状，即视网膜上的液体，准确率为98％。该研究的首席研究员，墨尔本皇家理工大学DineshKantKumar教授回应，这种方法是即时且具备成本效益的。【2】PLoSONE：科学家未来将会利用人工智能技术更佳地管理癌症患者doi：10.1371/journal.pone.0208808近日，一项刊出在国际杂志PLOSONE上的研究报告中，来自萨里大学等机构的科学家们通过研究研发出有了一种新型的人工智能系统（AI），其未来将会预测癌症患者在整个化疗过程中的疾病症状和相当严重程度。

文章中，研究人员详细描述了他们研发的两种机器学习模型如何精确预测癌症患者所面对的三种疾病症状的严重性，这三种症状还包括抑郁症、情绪和，这些症状皆与癌症患者生活质量的显著上升必要涉及。研究者分析了癌症患者在拒绝接受计算机断层扫描x射线化疗过程中所经历的症状和涉及数据，随后在有所不同的时间段来检测否机器学习算数精确预测患者的疾病症状展现出。【3】CancerRes：研发出可高效辨识有所不同类型癌细胞的人工智能系统doi：10.1158/0008-5472.CAN-18-0653在癌症患者中，癌细胞的类型在有所不同患者之间不存在相当大差异，甚至在同一种疾病中也是如此；辨识癌症患者机体中不存在的类似细胞类型对于自由选择最佳的疗法来有效地化疗患者至关重要，但需要已完成这项任务的方法毕竟十分费时的，而且经常会因人为错误和人类视野的局限性而被妨碍。

近日，一项刊出在国际杂志CancerResearch上的研究报告中，来自日本大阪大学的科学家们通过研究说明了了如何通过一种基于人工智能的系统来解决上述问题，研究者认为，这种基于人工智能的系统能通过扫瞄显微镜图像并取得比人类辨别更高的准确率，来有效地辨识有所不同类型的癌细胞，这种方法或能给肿瘤学领域的研究带给革命性的突破。【4】Bioinformatics：新型人工智能系统未来将会加快科学家们在癌症领域的研究doi：10.1093/bioinformatics/bty845近日，一项刊出在国际杂志Bioinformatics上的研究报告中，来自剑桥大学的科学家们通过研究研发了一种取名为“LIONLBD”的新型AI系统(人工智能系统)，其能协助协助研究人员展开癌症涉及的研究。目前癌症研究在全球范围内更有了大量的资金，而且涉及研究报告的数量也十分可观，因此研究人员正在拼死展开癌症领域涉及的研究，而他们经常不会找到，很多批判性假设的证据往往是在文章公开发表之后才不会被找到。癌症是一种非常复杂的疾病，其在全球是所致人群丧生的第二大原因，目前研究人员并没几乎对癌症展开了解剖析；癌症的再次发生还包括多种化学和生物化学分子、反应以及多种通路的转变，研究人员在多个普遍的学科中展开癌症研究，而其在叙述相近概念的方式上也各不相同。

【5】Science：利用人工智能预测RNA病毒的动物宿主和传播媒介doi：10.1126/science.aap9072诸如埃博拉病毒和寨卡病毒之类的致命性的和新的经常出现的病毒传播给人类并造成相当严重疾病之前早已在野生动物和昆虫群落中传播。从基因组序列中找寻有所不同病毒的动物和昆虫宿主有可能必须多年的密集的实地研究和实验室工作。

由此引发的延后意味著无法实行预防措施，比如给疾病的动物来源疫苗疫苗，或者制止物种之间的危险性认识。因此，在当前，及时地寻找这些天然病毒宿主---这有可能有助制止向人类传播---对科学家们包含了极大的挑战。如今，在一项新的研究中，来自苏格兰格拉斯哥大学等研究机构的研究人员设计出有一种新的机器学习算法，它利用病毒基因组序列预测一系列RNA病毒的有可能的大自然宿主，其中RNA病毒是最少见的从病毒冲刺到人类中的病毒群体。

涉及研究结果公开发表在2018年11月2日的Science期刊上。【6】AdvTherap：人工智能助力转移性化疗，疗效显著doi：10.1002/adtp.201800104牵头化疗是癌症化疗之路上的一块里程碑，但是优化其疗效必须对药物的协同作用展开剂量和时间涉及的调整，传统的基于实验的调整方法耗时又耗力，效率极低，妨碍了最佳牵头疗法的发展。为此，研究人员近日研发出有了一种基于人工智能（AI）的平台——CURATEAI来完备并加快这个过程。在他们的研究中，研究人员用于了溴结构域抑制剂ZEN-3694和雄激素受体拮抗剂恩杂鲁胺（enzalutamide）这两个药物作为模式药物，利用这种新的AI平台对牵头它们化疗一名转移性去势抵抗性前列腺癌病人的用药方针展开了指导，目的在于减少病人血清中的（PSA）。

【7】LancetOncol：人工智能协助预测癌症患者拒绝接受免疫治疗的效果doi：10.1016/S1470-2045(18)30413-3公开发表在《LancetOncology》上的一项研究首次证实，人工智能可以处置医学图像以萃取生物学和临床信息。通过设计算法并将其研发用作分析CT扫瞄图像作者等人创立了一个所谓的放射学特征。该特征定义了肿瘤的淋巴细胞增生水平，并获取了患者免疫治疗功效的预测评分。

将来，医生有可能因此需要用于光学来辨识坐落于身体任何部位的肿瘤中的生物现象，而需要展开活的组织检查。到目前为止，没标记可以精确地辨识那些对PD-1/PD-L1免疫治疗有反应的患者，在这种情况下，只有15％至30％的患者对此类化疗有反应。

众所周知，肿瘤环境中免疫细胞更加非常丰富（淋巴细胞的不存在），免疫疗法有效地的可能性越大，因此研究人员企图通过光学来密切相关这种环境并将其与患者的临床反应相关联。【8】NatCommun：人工智能助攻前列腺癌临床和化疗doi：10.1038/s41467-018-04724-5来自瑞典的科学家们的近期研究成果指出数据抗拒的AI可以协助我们更加了解理解前列腺癌如何发展，最后可以协助提升这种疾病的临床临床和化疗结果。

每种癌症都是独有的，它的特点随着时间变化而变化，这种所谓的肿瘤异质性是由于肿瘤内细胞的竞争性克隆以及有可能减少移往概率的获得性基因突变。来自瑞典生命科学实验室的研究人员研发了一种数据训练的AI方法可以协助我们更佳地理解前列腺癌及其周围微环境异质性涉及的主要事件。这个来自瑞典皇家理工学院（KTH）和卡罗林斯卡研究所的研究团队在KTH分子生物学教授JoakimLundeberg的领导下取得了来自6750个肿瘤的组织样品的空间mRNA组学（一种定量分析基因的组织学方法，由KTH和卡罗林斯卡研究所的研究人员共同开发）分析数据。

【9】Cell：利用人工智能绘制凋亡大脑的基因表达图谱doi：10.1016/j.cell.2018.05.057在一项新的研究中，来自比利时鲁汶大学（VIB-KULeuven）SteinAerts教授及其团队首次在果蝇凋亡过程中绘制出有每个脑细胞的基因表达图谱。由此产生的“细胞图谱”为大脑在凋亡过程中的运作获取了前所未有的看法。

这种细胞图谱被指出是研发有助更佳地解读人类疾病发展的技术而迈进最重要的第一步。涉及研究结果于2018年6月14日在线公开发表在Cell期刊上。果蝇的大脑由约10万个细胞构成，尽管它比人脑大得多，但它包括数百种有所不同类型的神经元和其他构成简单网络的细胞，十分像人类大脑。研究者说明道，“为了确实解读大脑的运作，即使对像果蝇一样小的有机体，我们也必须缩放仔细观察每个细胞。

所有的器官和的组织都由许多有所不同的细胞构成，这些细胞彼此之间展开交流来继续执行它们的特定功能。尽管它们具备完全相同的DNA，但它们都传达一组有所不同的基因，因此为了解读确实再次发生了什么，我们必须告诉哪些细胞在做到什么和什么时候做到。”【10】Science：研发出有人工智能驱动的鬼影细胞测定仪，不必产生图像就可高通量辨识和分选细胞doi：10.1126/science.。

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