人工智慧+優化測序機器學習能鑒別早期肺癌患者 - 科研成果

人工智慧+優化測序機器學習能鑒別早期肺癌患者

來源：科技日報時間：2020-03-27 09:57:24 編輯：陳姝悅

　　英國《自然》雜誌26日發表一項醫學與人工智慧（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慧與優化的測序方法，可以檢測血樣中的腫瘤源性DNA（即液體活檢），未來將有助於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，由於費用高、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準的腫瘤相關DNA標記。

　　鋻於此，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迴圈腫瘤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，儘管ctDNA在早期肺癌患者體內水準很低，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，這種人工智慧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。

　　基於血液樣本的液體活檢的出現，曾被認為標誌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游離迴圈腫瘤細胞檢測、迴圈腫瘤DNA檢測、外泌體及迴圈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。（張夢然）

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