机器学习鉴别出八种戒烟药物

美国科学家开创了一种全新的机器学习方法，这一方法能够通过计算机程序数据集内在的模式与趋势，进而精准识别药物。在一项研究中，他们成功鉴定出八种具有潜力的药物，这些药物包括用于治疗感冒咳嗽的右美沙芬等，成果发表在《自然遗传学》杂志。

吸烟是全球公认的导致心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病的危险因素。虽然吸烟行为是后天习得的，但基因因素也在其中起到了重要作用。研究来自宾夕法尼亚大学医学院的团队，他们对超过130万人的遗传数据进行了分析，这些数据不仅包含了个人基因信息，还包含了关于他们吸烟行为的自我报告。

这支研究团队通过机器学习技术成功识别了与吸烟行为相关的多个基因，并进一步阐释了这些基因与吸烟行为的关联机制以及每个基因在吸烟过程中所扮演的角色。他们利用这些理解，鉴别出了一批有助于改变吸烟者行为的药物。

值得注意的是，虽然大部分的遗传数据来源于欧洲人群，但研究团队通过调整机器学习模型，成功地将一个小数据集包含大约15万名亚洲人、非洲人或美国人纳入考量。最终，他们确定了至少八种可能用于的药物。这些药物不仅包括用于治疗感冒和流感引发的咳嗽的右美沙芬，还有用于治疗阿尔茨海默病的加兰他敏等。这一发现为未来的治疗提供了新的可能性，有望帮助更多的烟民摆脱的束缚。