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在都柏林大学学院（UCD）医学院的系统生物学爱尔兰实验室，Luis F Iglesias-Martinez 博士正带领团队开发人工智能和机器学习模型，以研究儿童癌症的遗传学机制。这位墨西哥裔研究员表示，预测基因变异可能为开发有效的癌症药物治疗方法提供关键线索。
Iglesias-Martinez 的研究之路始于本科时期。在墨西哥国立自治大学获得化学工程学士学位后，他前往瑞典查尔姆斯理工大学攻读生物技术硕士学位，随后在 UCD 完成了博士学位。他的博士研究专注于开发算法来分析乳腺癌中的基因表达模式，为日后的人工智能研究奠定了基础。
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目前，Iglesias-Martinez 团队正在开展一个名为 MAGIC-I 的项目，全称为 ’ 爱尔兰儿童癌症分子与基因组研究 ’。该项目与爱尔兰儿童健康、UCD、精准肿瘤学爱尔兰、GenSeq 和 Illumina 等机构合作，旨在未来五年内对爱尔兰所有儿童癌症病例进行全基因组和转录组测序。
‘ 癌症是由体细胞基因变异引起的，即患者出生时不携带但仅在特定细胞中发生的基因变化，’Iglesias-Martinez 解释道，’ 多年来，研究人员已成功利用这些变异开发出改善患者预后的抗癌药物。我们希望通过人工智能模型发现驱动儿童癌症的新基因变异模式，进一步改善治疗方式。’
尽管近年来儿童癌症的存活率显著提高，约 90% 的患儿在诊断后存活超过五年，但仍有许多儿童对当前治疗没有反应，而一些幸存者则面临改变生活的副作用。Iglesias-Martinez 认为，人工智能模型可以成为临床医生对抗癌症的有力工具，就像 X 光和 MRI 机器一样。
然而，在人工智能与医学的交叉领域，Iglesias-Martinez 面临着诸多挑战和误解。’ 许多人将人工智能视为计算机程序，而它们实际上是数学模型，’ 他指出，’ 理解这一点有助于澄清其行为。人工智能模型不是以逻辑步骤思考，而是通过反复尝试类似任务来优化参数，进行大量数学运算。’
在医学领域，尤其是癌症预防方面，公众对风险因素的认知也存在偏差。’ 人们倾向于关注对癌症风险没有影响的事情，比如蔬菜是否有机，而忽视了如饮酒、肥胖、吸烟和人乳头瘤病毒（HPV）等已确定的风险因素，’Iglesias-Martinez 表示担忧。
谈及公众对科学的参与度，这位研究员认为，新冠疫情促使人们在不确定时期寻求科学答案，但社交媒体也为错误信息提供了平台。’ 科学家们需要以易于理解的方式向公众传递准确信息，’ 他强调，’ 这是我们共同的责任。’
随着人工智能技术在医学领域的深入应用，像 Iglesias-Martinez 这样的研究人员正在为攻克儿童癌症这一难题开辟新的道路。他们的工作不仅可能改变无数患儿及其家庭的命运，也为人工智能在医疗领域的应用树立了典范。
