英国科研人员领衔的团队发表报告说，机器学习技术能够在大量癌症数据基础上总结出肿瘤病变的一些规律，这将有利于医生及时判断病情发展趋势，开展更有针对性的治疗。

　　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获取了768份肿瘤样本，通过分析不同类型肿瘤样本来获取它们的详细变异数据。

　　研究人员介绍说，他们开发出的人工智能工具，可利用机器学习技术分析这些数据，进而识别出肿瘤病变中一些重复出现的特征，总结出规律，再结合现有的癌症生物学等方面信息，预判肿瘤未来可能出现的变异。

　　比如，对于乳腺癌患者来说，如果有特定基因变异，导致可遏制肿瘤生长的蛋白质“p53”无法正常产生，同时伴有８号染色体异常的情况，那么肿瘤出现恶性病变的概率就会大大提高，患者存活率下降。

　　医生如果能提前获知肿瘤下一步的发展方向或者它是否会出现耐药性，就可以采取相应措施来遏制，提高患者存活率。

　　报告主要作者、癌症研究所的安德烈亚·索托里瓦说，癌症让人头疼的一点就在于它总是在变化中，并且很难预测，而人工智能工具有望帮助人们更好地了解这种变化，在癌症更早的阶段展开干预。