机器学习能鉴别早期肺癌患者

科技日报北京 3 月 26 日电 （记者张梦然）英国《自然》杂志 26 日发表一项医学与人工智能（AI）研究，科学家报告一种机器学习方法能鉴别出早期肺癌患者。这一方法利用人工智能与优化的测序方法，可以检测血样中的肿瘤源性 DNA（即液体活检），未来将有助于增加高危人群的筛查率。现阶段，一般推荐高危群体做 CT 扫描进行肺癌筛查，这种模式已被证明能减少肺癌相关死亡。不过，由于费用高、筛查项目少以及对假阳性的担忧，这种筛查的使用度并不高。统计数字显示，美国只有约 5% 符合条件的个体会去做这种筛查。而血液检测是另一种颇受欢迎的癌症检测方法。不过，大部分液体活检研究主要监测的仍是晚期患者，因为他们可能比早期患者拥有更高水平的肿瘤相关 DNA 标记。鉴于此，美国斯坦福大学马克西米兰 · 戴恩教授及其同事优化了一种现有的评估循环肿瘤 DNA（ctDNA）的测序方法。他们改善了 DNA 的提取，鉴定出有望作为有效疾病标记的变化。研究团队用该方法表明，尽管 ctDNA 在早期肺癌患者体内水平很低，却是一个很有力的预后指标。他们随后用这些数据，对一种机器学习方法进行改进，将其用来预测血样中存在的肺癌源性 DNA。实验显示，在由 104 例早期非小细胞肺癌患者和 56 例匹配对照组成的初期样本中，这种人工智能方法可以区分早期肺癌患者与风险匹配的对照；在另一个由 46 例病例和 48 例对照组成的独立验证队列中，研究人员确认了以上结果。基于血液样本的液体活检的出现，曾被认为标志着人类在攻克肿瘤的道路上又前进了一大步。目前临床研究中，液体活检技术主要包括血液中游离循环肿瘤细胞检测、循环肿瘤 DNA 检测、外泌体及循环 RNA 检测等。近年来检测方法的灵敏度比过去几年有了很大改进，这也是此领域蓬勃发展的原因。总编辑圈点机器的精准度远在人类之上，如果我们想要继续在医疗和医药方面有长足进步，就必须借助机器。而 AI，既拥有冰冷的精度又自带学习的 “头脑”，是少数能够为患者提供精确诊断的工具。现在，伴随着人类自身生物医学知识的进步，这一诊断已经越来越稳定。其实，AI 早已切实地走进你我身边实施医疗帮助——譬如在这次疫情中，据我国不完全统计，现已有 20 余款人工智能系统应用在抗疫一线以及全国数百家医院，为数十万疑似病例和确诊病例服务，帮助医生有效提升了新冠肺炎的排查效率和诊断准确率。
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