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美國科學家開發出一種新的機器學習方法，可通過計算機程序分析數據集的模式和趨勢來識別藥物，他們借此鑒定出了8種有助戒煙的藥物，包括用于治療感冒咳嗽的右美沙芬等。相關研究刊發于最新一期《自然·遺傳學》雜志。

吸煙是導致心血管疾病、癌癥和呼吸系統疾病的危險因素。雖然吸煙行為是后天學習的，但此前的一項研究發現，擁有某些基因的人更容易對煙草上癮。

在最新研究中，賓夕法尼亞大學醫學院研究團隊使用機器學習研究了130萬人的遺傳數據，其中包括個人基因和他們自我報告吸煙行為的特定數據。

研究團隊識別了400多個與吸煙行為相關的基因，并確定了為什么其中一些基因與吸煙行為有關以及每個基因在吸煙過程中所起的作用。利用這些信息，研究團隊鑒別出了有助改變煙民吸煙行為的已獲批藥物。

鑒于這項研究中的大部分遺傳數據來自歐洲人，研究人員對機器學習模型進行了調整，納入了一個包含約15萬名亞洲、非洲或美國人的小數據集。最終他們確定了至少8種可能被用于戒煙的藥物，如常用于治療感冒和流感引起咳嗽的右美沙芬，以及用于治療阿爾茨海默病的加蘭他敏。

研究人員表示，使用大型生物醫學數據和機器學習對藥物進行重新評估可節省資金、時間和資源，新發現的一些藥物已在臨床試驗中進行了測試，證明其具有幫助戒煙的能力。

關鍵詞： 機器學習 研究人員 右美沙芬 其中包括 進行了調整