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美国科学家开发了一种新的机器学习方法，可以通过计算机程序分析数据集的模式和趋势来识别药物。他们已经确定了八种有助于戒烟的药物，包括用于治疗感冒和咳嗽的右美沙芬。相关研究发表在最新一期《自然遗传学》上。

吸烟是心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病的危险因素。虽然吸烟行为是后天形成的，但之前的一项研究发现，具有某些基因的人更容易对烟草上瘾。

在最新的研究中，宾夕法尼亚大学医学院的研究团队利用机器学习研究了130万人的基因数据，包括个人基因和他们自我报告的吸烟行为的具体数据。

研究小组确定了400多个与吸烟行为相关的基因，并确定了为什么其中一些基因与吸烟行为相关，以及每个基因在吸烟过程中的作用。利用这些信息，研究小组确定了有助于改变吸烟者吸烟行为的批准药物。

由于这项研究中的大部分基因数据来自欧洲人，研究人员调整了机器学习模型，以包括一个包含约15万人的小型数据集，这些人来自亚洲、非洲或美国。最后，他们确定了至少八种可能用于戒烟的药物，如通常用于治疗感冒和流感引起的咳嗽的右美沙芬，以及用于治疗阿尔茨海默病的加兰他敏。

研究人员表示，使用大规模生物医学数据和机器学习来重新评估药物可以节省资金、时间和资源。一些新发现的药物已经过临床试验，证明它们有帮助戒烟的能力。