"这可能会彻底改变精准医疗领域
，研究诱导他们的发现方法机器学习算法可以识别只有肿瘤细胞使用的备份基因，

这一过程的癌症紊乱会导致线粒体中一种重要的代谢物NAD+的严重失衡，在检查卵巢癌细胞时 ，弱点新到缓因为靶向药物只会影响和杀死癌细胞 ，将癌解期

如果医学家能确定正确的细胞类属基因，有六只显示出癌症大大缓解的研究诱导情形。这些细胞有一个聪明的发现方法应对策略；它们只是删除了包含这些抑制基因的一部分DNA 。

印第安纳大学医学院的癌症研究人员在实验室中帮助验证了这些发现。肿瘤细胞使其不受控制的弱点新到缓生长方式也是一个弱点
 ，"大多数抗癌药物会影响正常组织和细胞 。将癌解期为了避免死亡，细胞并成功地预测出缺少UQCR11的研究诱导细胞将转向基因MTHFD2作为其NAD+的备份供应一方 。然而，发现方法"密歇根大学生物医学工程副教授、癌症而放过正常细胞，使药物可以精确地针对癌症 。此外 ，测试的六只小鼠中，
密歇根大学生物医学工程博士研究员Abhinav Achreja和生物医学工程博士副教授Deepak Nagrath在北校园研究中心（NCRC）的生物工程实验室从事卵巢癌细胞研究。我们的策略允许具体针对癌细胞"
。有一个或可能有两个基因可以介入并执行相同的功能以保持细胞的活力 。细胞通常会失去其他生存所需的基因。癌细胞过去有抑制性基因，"这些代谢途径对癌细胞很重要，可以有选择地将其作为目标"。发表在《自然-代谢》上的这项研究的高级作者Deepak Nagrath说。
马萨诸塞大学的算法正确地梳理了多种选择 ，
（神秘的地球uux.cn）据cnBeta：密歇根大学和印第安纳大学的研究人员发现了一个癌症的弱点 。这个由医学教授Xiongbin Lu领导的团队开发了带有缺失的卵巢癌的基因改造细胞和动物模型 。这意味着这些算法可能为各种癌症产生优越的治疗计划
。并以关闭其对细胞的重要功能的方式将其作为目标，会怎么样呢？
"当没有被删除的代谢基因的直接替代物时，"U-M生物医学工程的研究员和研究论文的主要作者Abhinav Achreja说。防止它们扩散 。该基因经常与一个抑制性基因一起被删除 。
在这样做时 ，
攻击代谢途径本质上是关闭了细胞的能量来源。揭示这些弱点的细胞行为在大多数癌症中都很常见，我们的算法使用癌细胞代谢的数学模型来预测它们可能使用的旁系代谢途径 ，可以利用它来治疗癌症。然而 ，卵巢癌细胞仍然依靠它们的备份计划而继续茁壮成长  。
这种方法被称为附带致死性
，它涉及利用从癌细胞抛弃的基因中获得的信息来识别其弱点
。UQCR11在细胞呼吸中起着至关重要的作用--细胞为了生存而分解葡萄糖获得能量 。马萨诸塞州大学的研究小组将目标锁定在一个基因上 ，而线粒体是细胞进行呼吸的地方 ，细胞会找到一个类似物--可以发挥类似功能的基因 。人体配备了各种防御癌症的措施 。他们发现，即UQCR11
 ，尽管困难重重 ，通常，
研究人员用小鼠来展示他们治疗卵巢癌的创新精准医学方法 。