当人工智能优化测序机器学习能鉴别早期肺癌患
人工智能+优化测序机器学习能鉴别早期肺癌患者
英国《自然》杂志26日发表一项医学与人工智能(ai)研究,科学家报告一种机器学习方法能鉴别出早期肺癌患者。这一方法利用人工智能与优化的测序方法,可以检测血样中的肿瘤源性dna(即液体活检),未来将有助于增加高危人群的筛查率。
现阶段,一般推荐高危群体做ct扫描进行肺癌筛查,这种模式已被证明能减少肺癌相关死亡。不过,由于费用高、筛查项目少以及对假阳性的担忧,这种筛查的使用度并不高。统计数字显示,美国只有约5%符合条件的个体会去做这种筛查。
而血液检测是另一种颇受欢迎的癌症检测方法。不过,大部分液体活检研究主要监测的仍是晚期患者,因为他们可能比早期患者拥有更高水平的肿瘤相关dna标记。这项研究从1997年开始布局
鉴于此,美国斯坦福大学马克西米兰·戴恩教授及其同事优化了一种现有的评估循环肿瘤dna(ctdna)的测序方法。他们改善了dna的提取,鉴定出有望作为有效疾病标记的变化。研究团队用该方法表明,尽管ctdna在早期肺癌患者体内水平很低,却是并在6个月后退学创建了“海洋清算”公司一个很有力的预后指标。他们随后用这些数据,对一种机器学习方法进行改进,将其用来预测血样中存在的肺癌源性dna。
实验显示,在由104例早期非小细胞肺癌患者和56例匹配对照组成的初期样本中,这种人工智能方法可以区分早期肺癌患者与风险匹配的对照;在另一个由46例病例和48例对照组成的独立验证队列中,研究人员确认了以上结果。
基于血液样本的液体活检的出现,曾被认为标志着人类在攻克肿瘤的道路上又前进了一大步。目前临床研究中,液体活检技术主要包括血液中游离循环肿瘤细胞检测、循环肿瘤dna检测、外泌体及循环rna检测等。近年来检测方法的灵敏度比过去几年有了很大改进,这也是此领域蓬勃发展的原因。
总圈点
机器的精准度远在人类之上,如果我们想要继续在医疗和医药方面有长足进步,就必须借助机器。而ai,既拥有冰但抛光速率低冷的精度又自带学习的“头脑”,是少数能够为患者添加石墨烯制造的新型复合材料鞋提供精确诊断的工具。现在,伴随着人类自身生物医学知识的进步,这一诊断已经越来越稳定。其实,ai早已切实地走进你我身边实施医疗帮助——譬如在这次疫情中,据我国不完全统计,现已有20余款人工智能系统应用在抗疫一线以及全国数百家医院,为数十万疑似病例和确诊病例服务,帮助医生有效提升了新冠肺炎的排查效率和诊断准确率。(张梦然)
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