人工智能+優化測序 機器學習能鑒別早期肺癌患者

  • 2020-03-27 16:54
  • 來源: 科技日報

    英國《自然》雜志26日發表一項醫學與人工智能(AI)研究,科學家報告一種機器學習方法能鑒別出早期肺癌患者。這一方法利用人工智能與優化的測序方法,可以檢測血樣中的腫瘤源性DNA(即液體活檢),未來將有助于增加高危人群的篩查率。

    現階段,一般推薦高危群體做CT掃描進行肺癌篩查,這種模式已被證明能減少肺癌相關死亡。不過,由于費用高、篩查項目少以及對假陽性的擔憂,這種篩查的使用度並不高。統計數字顯示,美國只有約5%符合條件的個體會去做這種篩查。

    而血液檢測是另一種頗受歡迎的癌症檢測方法。不過,大部分液體活檢研究主要監測的仍是晚期患者,因為他們可能比早期患者擁有更高水平的腫瘤相關DNA標記。

    鑒于此,美國斯坦福大學馬克西米蘭·戴恩教授及其同事優化了一種現有的評估循環腫瘤DNA(ctDNA)的測序方法。他們改善了DNA的提取,鑒定出有望作為有效疾病標記的變化。研究團隊用該方法表明,盡管ctDNA在早期肺癌患者體內水平很低,卻是一個很有力的預後指標。他們隨後用這些數據,對一種機器學習方法進行改進,將其用來預測血樣中存在的肺癌源性DNA。

    實驗顯示,在由104例早期非小細胞肺癌患者和56例匹配對照組成的初期樣本中,這種人工智能方法可以區分早期肺癌患者與風險匹配的對照;在另一個由46例病例和48例對照組成的獨立驗證隊列中,研究人員確認了以上結果。

    基于血液樣本的液體活檢的出現,曾被認為標志著人類在攻克腫瘤的道路上又前進了一大步。目前臨床研究中,液體活檢技術主要包括血液中遊離循環腫瘤細胞檢測、循環腫瘤DNA檢測、外泌體及循環RNA檢測等。近年來檢測方法的靈敏度比過去幾年有了很大改進,這也是此領域蓬勃發展的原因。(記者張夢然)

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責任編輯:徐梅 李國棟

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