研究人员能够发现乳腺癌的最早阶段
一项新的筛查方法将激光分析与一种人工智能技术相结合，首次能够识别处于乳腺癌最早阶段的患者，研究称。
这种快速、无创的技术揭示了疾病初期（1a期）血液中发生的细微变化，而这些变化是现有测试无法检测到的，研究团队表示。
爱丁堡大学的研究人员说，他们的新方法可以改善早期检测和监测该疾病，并为多种癌症的筛查测试铺平道路。
标准的乳腺癌检测方法包括体格检查、X光或超声波扫描，或分析乳腺组织样本，即活检。现有的早期检测策略依赖于基于年龄或高风险群体的筛查。
使用这种方法，研究人员通过优化一种称为拉曼光谱的激光分析技术，并将其与机器学习（一种人工智能形式）结合，能够在最早阶段发现乳腺癌。
类似的方法已用于筛查其他类型的癌症，但它们最早只能在第二阶段检测到疾病，研究团队表示。
新技术的工作原理是首先将激光束照射到患者的血浆中。然后使用一种称为光谱仪的设备分析光与血液相互作用后的特性，以揭示细胞和组织化学成分的微小变化，这些变化是疾病的早期指标。
随后使用机器学习算法解释结果，识别相似特征并帮助分类样本。
在涉及12名乳腺癌患者和12名健康对照者的试点研究中，该技术在1a期乳腺癌的识别准确率为98%。
该测试还能以超过90%的准确性区分四种主要亚型的乳腺癌，这可能使患者接受更有效、个性化的治疗，研究团队表示。
将此方法作为筛查测试实施，可以帮助更多人在乳腺癌的最早阶段被发现，提高治疗成功的机会，研究团队表示。他们计划扩大研究范围，增加更多参与者，并包括其他类型早期癌症的测试。
该研究发表在《生物光子学杂志》上。研究中使用的血液样本由北爱尔兰生物银行和乳腺癌现在组织提供。研究还涉及阿伯丁大学、莱茵-瓦尔应用科学大学和北莱茵-威斯特法伦州应用研究研究生院的研究人员。
爱丁堡大学工程学院的安迪·唐斯博士领导了这项研究，他说：“大多数癌症死亡发生在症状出现后的晚期诊断阶段，因此未来针对多种癌症类型的筛查测试可以在更易治疗的阶段发现这些癌症。早期诊断是长期生存的关键，我们终于有了所需的技术。我们只需将其应用于其他癌症类型并建立数据库，然后就可以用作多癌症测试。”
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