首页 军事报道 > 正文

一般的癌症AI血液测试可以检测出50种不同类型的肿瘤,以确定它们在体内的位

发布时间:2020-04-01 20:09:37

他说:癌症种类繁多,透过例行检查,几乎不可能密切留意所有癌症。相反,只有在病人出现症状后,医生才开始专门检查,才能发现这种疾病。到那时,在许多情况下可能为时已晚

他说:癌症种类繁多,透过例行检查,几乎不可能密切留意所有癌症。相反,只有在病人出现症状后,医生才开始专门检查,才能发现这种疾病。到那时,在许多情况下可能为时已晚。理想情况下,医生将进行例行检查,以发现任何类型的癌症,可能发生在身体,从而提供了最好的方式成功的治疗。这是新研究正在研究的方向。

这项测试使用机器学习算法来寻找癌症相关dna中的特定化学变化,称为甲基化模式。以无细胞DNA(CfDNA)的形式发现,DNA从包括肿瘤在内的许多细胞中脱落到血液中。研究人员首先在循环无细胞基因组图(Ccga)中的3000多个血液样本中训练机器学习算法。他们中有一半患有癌症--50种不同类型的癌症中的一种,而另一半则没有。一旦算法理解了要寻找的甲基化模式,就可以对另外1200个样本进行分类。

可以肯定的是,这项新的检查基本上是成功的,对未来的癌症检测也将更加准确。它能检测出18%的Ⅰ期肿瘤、43%的II期肿瘤、81%的III期肿瘤和93%的iv期肿瘤。它还能以93%的准确率识别出肿瘤的起源组织,更重要的是,假阳性率仅为0.7%。

这些数据支持靶向甲基化测试的能力,以满足多个癌症早期检测血液测试的基本要求,我们认为它可以用于人群水平的筛查:一次检测多个致命癌症类型的能力。本研究的假阳性率极低,能够以较高的准确性识别人体内的肿瘤部位,有助于医护人员指导下一步的诊断和护理步骤。

研究小组说,结果应该扩大到更大的人群,但更多的测试是需要在更大的群体。还有一些问题需要解决。研究人员说,由于某些原因,人类乳头瘤病毒(HPV)引起的癌症使系统更难定位癌症。此外,患者没有被随访整整一年,所以他们不能排除一些非癌症患者确实患有此病的可能性。但主要的缺点是早期癌症的检出率仍然很低。毫无疑问,改进这一办法将是其今后取得成功的一个重要因素。然而,人们似乎普遍认为,这是一个有希望的突破。

没有参与这项研究的新南威尔士大学的克里斯蒂娜·沃顿(ChristinaWharton)说:将最新的实验室技术与人工智能结合起来,这是一项令人兴奋的任务。它突出了检测血液中癌症DNA的潜力。这项研究的优点之一是它包含了来自健康人群的大量样本。你需要从没有癌症的人那里得到很多样本来证明检测不会产生假阳性结果,而且有数千项研究。最后,筛查测试和所有癌症筛查测试的挑战是如何识别早期的小癌症。晚期癌症更容易发现。他说:我想说的是,早期规模较小的项目仍在进行中。

这项工作建立在以往癌症血液检测的基础上,该技术还在寻找cfdna甲基化模式,但仅对20种癌症进行了检测。其他人则在寻找血液中癌症的不同迹象,例如基因突变、血小板RNA图谱、白细胞损伤、蛋白质水平升高,甚至是受肿瘤影响的微生物的DNA。

虽然所有这些癌症筛查测试在临床应用之前还有很长的路要走,但在这一领域看到如此有希望的结果是令人鼓舞的。最新的结果似乎是最准确和最有影响力的。

上一篇:铁路民航通畅运输大动脉(搞好改革、发展、稳定)

下一篇:最后一页