球速体育研究人员分析大数据，旨在改善肺部疾病的精准治疗

匹兹堡大学的科学家们正在通过开发新的计算工具，球速体育研究慢性阻塞性肺疾病（COPD）的病因和进展。慢性阻塞性肺疾病球速体育是美国第三大死亡原因。

来自医学院和计算与信息学院的跨学科团队的总体目标球速体育是了解遗传，环境和生活方式因素的哪些组合导致不同形式的慢性阻塞性肺病，首席球速体育研究员Panayiotis (Takis) Benos说，他球速体育是医学院计算与系统生物学系教授兼教务处副主席。

Benos将与医学部肺、过敏和危重症医学部的共同首席球速体育研究员Frank Sciurba一起，开发新的机器学习方法，并分析大量数据，以了解与COPD患者肺功能下降和肺气肿进展相关的因素。该团队已经从美国国立卫生球速体育研究院的国家心肺血液球速体育研究所（NHLBI）获得了180万美元的最新体育赛事资讯、实时赔率分析及在线投注平台资助。

这项球速体育研究不仅可以带来更好的COPD治疗方法；贝诺斯说，这些方法还可以通过识别可能影响其医疗状况的因素的复杂相互作用，使患有其他疾病的患者受益。

虽然症状可以治疗，但慢性阻塞性肺病无法治愈，而且会随着时间的推移而恶化。它会导致渐进式呼吸相关问题，包括肺气肿和慢性支气管炎等疾病。慢性阻塞性肺病通常球速体育是由长期暴露于烟雾、工业粉尘和化学烟雾等肺部刺激物引起的，每17个美国人中就有一个患有慢性阻塞性肺病。

患者的症状和病情进展各不相同，Sciurba说，“目前还不知道为什么有些患者病情进展得比其他人快。”

Benos的团队开发了因果推理算法，这球速体育是一种特殊类型的算法，它使用数据来学习和预测混合数据类型。

球速体育研究小组将使用一种名为CausalMGM（因果混合图形模型）的算法来分析国家球速体育研究所精确医学反式组学数据库中10,000名COPD患者的数据，以及从数百名Sciurba患者那里收集的至少六年的临床数据。

该算法将通过一个基于云的界面提供给其他球速体育研究人员，该界面由计算与信息学院的教员Panos Chrysanthis设计。

Sciurba说：“这具有巨大的预测价值。”他指出，这些联系可能为开发新的、更个性化的治疗方法指明道路，并使医生能够更好地为患者提供管理或减缓疾病进展的策略建议。

这些发现球速体育是精准治疗在治疗难治性COPD患者亚组中独特有效的第一个例子。

Frank Sciurba，联合首席球速体育研究员

有了数据，医生就可以针对最能受益的患者进行更个性化的治疗。

“通过更仔细地观察个体之间的表现差异，我们希望确定那些方面，预测那些症状进展风险最大或死亡风险最大的患者。这将使我们能够针对那些风险最大的患者进行更精确的治疗。”

球速体育团队的三年资助球速体育是该球速体育研究所在2017财政年度授予的仅有的五项此类资助之一，用于开发分析临床数据和细胞和分子数据的新方法，包括遗传因素、基因表达和与心脏、肺、血液和睡眠障碍原因相关的血液循环蛋白。

Sciurba最近的其他球速体育研究也集中在这种精确治疗上。今年9月，Sciurba公布了两项国际试验的结果，发现抗体治疗可将难治性慢性阻塞性肺病亚组患者的急性发作率降低近20%。球速体育研究结果在意大利米兰举行的2017年欧洲呼吸学会国际大会的最新摘要会议上发表，并同时发表在《新英格兰医学杂志》上。

Sciurba说：“这些发现球速体育是精确治疗在治疗难治性慢性阻塞性肺病患者亚组中独特有效的第一个例子。”