据《自然·机器智能》杂志报道，德国科学家借助一款深度学习软件，对数万个医疗数据集展开分析后，确定了165个与癌症有关的新基因。最新研究为个性化药物靶向治疗以及生物标志物开发开辟了新前景。

马克斯·普朗克分子遗传学研究所和慕尼黑计算生物学研究所的研究人员开发出了名为“多组学图形集成”（EMOGI）的新算法。领导该项研究的安娜丽莎·马尔西科解释称，该软件集成了从患者样本提取的数万个数据集，包括DNA甲基化、单个基因的活性和细胞内蛋白质的相互作用，以及发生突变的序列的相关数据。有了这些数据，深度学习算法可以检测出导致癌症恶化的模式和分子原理。

目前，科学家们发现与癌症有关的基因数量已增长到700个左右，但只有借助生物信息学分析和最新的人工智能方法，研究人员才能追踪到最新发现的这些隐藏的基因。此外，近年来，深度学习算法进展迅猛，在其加持下，研究人员甚至能够发现那些以前未被注意到的蛋白质或基因之间的关联。