人工智能+优化测序,机器学习可以识别早期肺癌患者

2020-07-07 09:44:52 新闻来源:网络
  医学与人工智能研究"二十六号发表在英国"自然"杂志上。科学家报告说,机器学习法可以识别早期肺癌患者。这种方法利用人工智能和优化的测序方法检测血液样本中肿瘤衍生dna(液活组织检查),这将有助于提高未来高危人群的筛查率。
  在这一阶段,一般建议高危人群做肺癌筛查CT扫描,这种模式已被证明可以降低肺癌相关死亡率。然而,由于成本高、筛查项目较少,以及对假阳性的担忧,这种筛查的使用率并不高。统计数据显示,在美国,只有大约5%的符合资格的人进行此类筛查。
  血液检测是另一种流行的癌症检测方法。然而,大多数液体活检仍在监测晚期患者,因为他们可能比早期患者具有更高水平的肿瘤相关dna标记。
  有鉴于此,美国斯坦福大学的马西米兰·戴恩教授和他的同事们优化了一种现有的评估循环肿瘤DNA(CtDNA)的测序方法。他们改进了DNA的提取,并确定了有望用作有效疾病标志物的变化。研究小组使用这种方法表明,尽管ctDNA水平在早期肺癌患者中非常低,但它是一个强有力的预后指标。然后,他们利用这些数据改进了一种机器学习方法来预测血液样本中的肺癌DNA。
  实验表明,在104例早期非小细胞肺癌患者和56例配对对照中,这种人工智能方法能够区分早期肺癌患者和危险对照者;在另一组46例患者和48名对照组中,研究人员证实了上述结果。
  血液标本液体活检的出现,被认为是在克服肿瘤的道路上又向前迈进了一大步。目前,液体活检主要包括检测血液中的游离循环肿瘤细胞、检测循环肿瘤DNA、检测外分泌和循环RNA等。近年来,检测方法的灵敏度与过去几年相比有了很大提高,这也是这一领域蓬勃发展的原因。
  主编圆点
  机器比人类精确得多,如果我们想继续在医学和医学上取得巨大的进步,我们就必须使用机器。人工智能是为数不多的能够为患者提供准确诊断的工具之一,它具有冷的准确性和向自身学习的"头脑"。现在,随着人类生物医学知识的进步,这种诊断变得越来越稳定。事实上,人工智能已经到了你我这里来实施医疗救助,例如,在这种疫情情况下,据不完全统计,全国已有二十多个人工智能系统应用于防疫前线和数百家医院,为数十万疑似病例和确诊病例提供服务,帮助医生有效提高新冠肺炎的检测效率和诊断准确率。
上一篇:科学家们已经发现了控制衰老的新分子途径

下一篇:最后一页
本站所刊登的各种资讯﹑信息和各种专题专栏资料,均为上海都市网-今日上海版权所有,未经协议授权禁止下载使用。

Copyright © 2000-2020 All Rights Reserved