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通过AI血液测试筛查50种癌症类型?

已经将使用机器学习算法的AI应用于医疗领域。已经报道了诸如从CT扫描数据中以比人类医生更高的精度检测肺癌或确定癌症免疫疗法是否有效的结果。英国和美国的研究人员发表了一项研究,表明使用新型AI进行血液检查可以轻松筛查50多种癌症。

大多数通过常规血液测试进行的癌症诊断都是通过DDNA测序来检测癌细胞的DNA,当免疫癌细胞被破坏时,该DNA开始在血液中流动,而DDNA测序可以确定DNA序列。但是,研究小组开发了一种新的血液检测方法,该方法侧重于癌细胞的DDNA甲基化模式,而不是DNA序列。由于癌细胞DNA中发生的甲基化模式与正常细胞不同,因此,如果癌细胞被免疫力破坏并流入血液,则可以分析血液中的DNA甲基化模式以确定存在或缺席。

研究人员知道存在一种基于血液DNA的方法,但是问题是如何调整和完善用于从血液中漂浮的DNA中发现癌症的技术。因此,研究小组使用机器学习算法开发了一种新的血液检测方法。

首先,研究小组从2800多名癌症患者那里采集了血液样本,并将样本中包含的DNA甲基化模式学习成一种算法。然后,使用3,052人的血液样本中包含的DNA甲基化模式对算法进行了训练,其中包括1,531例癌症诊断的患者和1,521例非癌症患者。研究团队说,该算法不仅了解了癌症的存在,而且还了解了样本患者中癌症的位置。

然后,该团队使用来自1,264名癌症患者的血液样本对培训系统进行了测试,占总数的一半。样本包括50多种癌症,包括乳腺癌和食道癌,胃癌,卵巢癌,肺癌,多发性骨髓瘤和胰腺癌。

结果,新系统在被诊断为癌症的44%的人类血液样本中正确检测出癌症。实际上,将非癌症患者误诊为癌症的比率非常低,仅为0.7%。而且,癌症的检测程度随着癌症的进展而提高。在全部癌症中,发现1期癌症占总数的18%,而在4期癌症中检出率为93%。

在某些癌症中,检测精度特别高。发现胰腺癌的检测准确性在第1阶段为63%,在第4阶段为100%。此外,该系统能够检测癌症的存在与否,并能够识别癌症的类型。如果存在癌症,则在系统判断的96%的案例中,系统会猜测出癌症部位并以93%的准确率命中癌症。

该研究团队开发了一种血液检测技术,该检测技术可以在2019年检测出20多种癌症,但是通过使用机器学习算法的系统可以提高准确性。根据研究小组的说法,该系统已经处于审查临床试验的阶段。结果表明,使用AI通过血液测试进行癌症检测是有希望的,但是还存在早期癌症检测率低的问题。因此,有必要在此测试普遍化之前通过查看临床试验结果来进一步了解测试性能。相关信息可以在这里找到。

lswcap

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通过每月的AHC PC和HowPC杂志时代,他在网络IT媒体上观看了“技术时代”,如ZDNet,电子报互联网经理,Consumer Journal Ivers的编辑,TechHolic出版商和Venture Square的编辑。 我很好奇这个仍然充满活力的市场。

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