[科学技术]人工智能+优化测序，机器学习能鉴别出早期肺癌患者

科技日报记者张

英国《自然》(Nature)杂志26日发表了一项关于医学和人工智能(ai)的研究，科学家报告称，一种机器学习方法可以识别早期肺癌患者。利用人工智能和优化的测序方法，该方法可以检测血液样本(即液体活检)中的肿瘤衍生dna，这将有助于提高未来高危人群的筛查率。

目前一般建议高危人群做ct扫描进行肺癌筛查，已经证明可以减少肺癌相关死亡。但是由于成本高，筛查项目少，担心假阳性，这种筛查的使用率不高。统计数据显示，在美国，只有大约5%的合格个人会进行这种筛查。

验血是另一种流行的癌症检测方法。然而，大多数液体活检研究主要监测晚期患者，因为他们可能比早期患者具有更高水平的肿瘤相关dna标记物。

鉴于此，斯坦福大学的Maximilian Dane教授和他的同事优化了一种现有的评估循环肿瘤dna(ctdna)的测序方法。他们改进了dna提取，并确定了有望成为有效疾病标志的变化。研究小组使用这种方法表明，虽然早期肺癌患者的ctdna水平非常低，但它是一个强有力的预后指标。然后，他们利用这些数据来改进机器学习方法，并用它来预测血液样本中肺癌衍生的dna。

实验表明，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始样本中，该人工智能方法能够区分早期肺癌患者和风险匹配对照；在另一个由46个病例和48个对照组组成的独立验证队列中，研究人员证实了上述结果。

基于血液样本的液体活组织检查的出现曾经被认为是战胜肿瘤的一大进步。目前在临床研究中，液体活组织检查主要包括游离循环肿瘤细胞的检测、循环肿瘤dna的检测、外来体和循环rna的检测等。近年来，检测方法的灵敏度比过去几年有了很大的提高，这也是该领域蓬勃发展的原因。

主编圈

机器的精确度远远高于人类。如果我们想在医疗和医学上取得巨大的进步，我们必须使用机器。Ai以其自身的冷精度和学习“头脑”，是为数不多的能为患者提供准确诊断的工具。现在随着人类生物医学知识的进步，这种诊断越来越稳定。事实上，ai其实是来找你我实施医疗救助的——比如在这次疫情中，据国内不完全统计，全国各地的抗疫一线和数百家医院应用了20多个人工智能系统，服务了数十万疑似病例和确诊病例，帮助医生有效提高了新冠肺炎肺炎的调查效率和诊断准确率。