随着肿瘤靶向化疗和个性化化疗方法的不断进步，更加多的医生意识到了对肿瘤展开基因组测序的重要性。从肿瘤基因组分析中往往能寻找更加有针对性和更加有效地的靶向化疗方案，为患者带给更佳的疗效。不过，从大量的基因组数据中很快寻找潜在的化疗方案并不是一件更容易的事情，但这毕竟计算机和人工智能程序需要发挥作用的地方。最近，IBM和纽约基因组中心合作公开发表了一项研究，IBM的沃森人工智能系统在分析一位脑瘤患者的基因组数据上通过较少得多的时间，获得了和一组专家完全相同的结果。
这项研究公开发表在了最近的《NeurologyGenetics》杂志上。这项探索性的研究是在一位胶质母细胞瘤的患者身上展开的。胶质母细胞瘤是一种十分险恶的癌症，死亡率很高，发病后的平均值存活时间将近15个月。对于这样的癌症患者来说，时间是极为宝贵的，越早寻找有针对性的化疗方案，就就越有可能缩短患者的生命。
早在2014年时，IBM就与纽约基因组中心进行了合作，基于IBM的沃森人工智能系统研发一个专门分析肿瘤基因组的程序，称作沃森基因组分析。这个团队在这位患者身上试用了这个程序的β版本。
它可以从多达2700万篇生物医学方面的论文中找寻针对特定基因变化的靶向化疗方案。科研人员从这位患者身上提供了肿瘤的前列腺样本以及一份血样，并对两份样品中的DNA和肿瘤中的RNA展开了测序。
为了展开较为，这些测序数据被分别赠送给了IBM沃森基因组程序和一个由生物信息学家和肿瘤学家构成的专家团队展开分析。沃森系统意味着用了10分钟就已完成了一份可可供考虑到的临床化疗方案的报告，而专家组的人工分析花上了160个小时，才获得了一份相近的报告。沃森系统甚至还比专家组寻找了更加多的有可能展开靶向化疗的基因突变。
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