“我们将能够处理那些迄今为止无法治疗的癌症，并能够通过工程化患者自己的免疫细胞，使其专门杀去世癌细胞。
”斯里瓦斯塔博士说。
“这是第一次，我们将能够利用人工智能进行数百万次，乃至数十亿次的实验，所有这些都在打算机中进行。
然后再进行首次实验，考试测验杀去世癌细胞。
”

格拉德斯通数据科学与生物技能研究所所长凯蒂・波拉德（Katie Pollard）表示，癌症的部分缘故原由在于人体的细胞未能纠正随机发生的缺点，因此肿瘤中的癌细胞存在许多随机缺点。
然而，个中只有少数几个（随机缺点）是真正的致癌成分。
“我们的目标是将这些驱动癌症的缺点与随机背景区分开来。
”

她表示，团队的愿景是利用机器学习模型找出区分癌细胞驱动因子的模式。
“如果我们能够做到这一点，那么我们可以进行更有效的实验。
”

IT之家从采访中获悉，波拉德自身也是一个癌症患者，家人中也存在癌症患者。
她表示，“我们没有韶光可摧残浪费蹂躏。
我想，如果我们能轻微快一点，那就会改变人们的生活。
”常日来说，打破性进展须要数十年才能进入临床试验，团队的目标是缩短这一韶光。