结合激光分析和人工智能的新技术有望早期检测乳腺癌AI-powered blood test revolutionizes early cancer detection

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.msn.com英国 - 英语2024-12-20 05:16:00 - 阅读时长5分钟 - 2082字
研究人员在爱丁堡大学开发了一种结合拉曼光谱技术和机器学习的新方法,能够在癌症最早期阶段(1a期)检测出乳腺癌,准确率高达98%,为早期干预和个性化治疗提供了新的希望。
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结合激光分析和人工智能的新技术有望早期检测乳腺癌

乳腺癌仍然是全球女性最常见的癌症,也是导致癌症相关死亡的主要原因之一。尽管在预防、诊断和治疗方面取得了显著进展,但晚期诊断仍然是一个持续的障碍。随着疾病的进展,生存率会急剧下降。早期检测,即在肿瘤局限于局部且治疗方法最有效时进行,是提高生存率的关键。

拉曼光谱技术的前景

像拉曼光谱这样的光谱技术因其能够进行无创、实时的分子分析而在生物医学研究中受到关注。拉曼光谱技术通过将激光束照射到生物样本(如血浆)上,并分析散射光来检测细微的化学变化。这些变化可以揭示由疾病(包括癌症)引起的分子改变。

这种方法在各种研究中表现出令人印象深刻的结果。例如,拉曼光谱技术已被用于区分肿瘤细胞和正常细胞、识别放射耐受性癌细胞,甚至从血液、尿液、唾液和眼泪等生物流体中检测癌症生物标志物。在某些情况下,该方法的诊断准确率超过95%,使其成为早期检测的有前途工具。

在最近的一项初步研究中,拉曼光谱技术展示了前所未有的能力,能够以98%的准确率检测1a期乳腺癌。通过关注血浆中最早的分子变化,这种方法显著优于传统诊断工具,后者通常在癌症进展到2期或更晚时才能检测到。

机器学习算法的整合

机器学习算法的整合进一步增强了拉曼光谱技术的诊断能力。在分析光与血浆相互作用的方式后,算法能够识别模式并将样本分类为健康或癌变。在这项研究中,这种方法还实现了超过90%的准确率,能够区分四种主要的乳腺癌亚型。这种精确度使治疗能够针对患者的具体癌症类型,这是个性化医疗的一个重要里程碑。

领导这项研究的爱丁堡大学的安迪·唐斯博士强调了这项技术的变革潜力。“大多数癌症死亡发生在症状出现后的晚期诊断之后。”唐斯解释说,“未来针对多种癌症类型的筛查测试可以在更容易治疗的阶段发现这些癌症。早期诊断是长期生存的关键,我们终于拥有了所需的技术。”

全球对早期检测的需求

尽管取得了显著进展,现有的乳腺癌诊断方法仍面临显著的局限性。常见的诊断工具包括体检、影像学检查(如乳腺X线摄影)和活检。虽然这些方法有效,但它们通常在癌症进展后才能检测到,从而降低了成功治疗的可能性。

液体活检,即分析血液或其他体液中的生物标志物,已成为一种有前途的替代方法。然而,目前的液体活检技术在敏感性方面存在困难,尤其是在检测早期癌症方面。许多生物标志物在早期阶段要么不存在,要么水平太低而无法检测。

创新的基于拉曼光谱的方法通过检测血浆中的癌症特异性分子变化解决了这些挑战。通过将激光技术与人工智能相结合,研究人员实现了现有技术无法匹敌的诊断精度。这一突破的影响不仅限于乳腺癌,类似的方法在检测其他癌症类型(如前列腺癌和肺癌)方面也显示出高准确性。

例如,拉曼光谱技术在从血液样本中诊断前列腺癌方面的灵敏度达到96.5%,特异度达到95%。在肺癌研究中,它在早期检测方面的分类准确率达到65%。

研究人员的目标是扩展新技术,包括对其他癌症的早期检测,建立一个全面的多癌筛查数据库。最终目标是开发一种通用的筛查测试,能够在癌症的最早阶段识别多种癌症类型,为更有效的治疗和更高的生存率铺平道路。

挑战和下一步

尽管具有巨大潜力,该技术仍面临若干挑战。大多数当前的研究,包括最近的初步研究,涉及相对较小的样本量。扩大这些研究以包括更大、更多样化的群体对于验证该方法的可靠性至关重要。

此外,尽管初步研究在识别早期乳腺癌方面表现出色,但仍需进一步研究以确保其在其他癌症类型和阶段中的适用性。

另一个限制在于癌症分期与分级的分析。虽然癌症分级侧重于肿瘤的侵袭性,分期则描述其在体内的扩散情况。许多研究集中在癌症分级上,而没有解决提供有关疾病进展和治疗结果关键见解的分期特异性变化。解决这一差距将增强该方法的诊断和预后价值。

朝向个性化医疗的一步

能够区分乳腺癌亚型的能力特别值得注意。亚型特异性诊断对于个性化治疗至关重要,因为不同的亚型对治疗的反应不同。

例如,一项利用另一种有前途的诊断工具——ATR-FTIR光谱技术的研究,在识别乳腺癌亚型方面达到了100%的准确率。尽管这种方法也表现出显著的潜力,但它汇集了癌症样本,而没有考虑分期特异性变化,这是新拉曼光谱方法试图克服的局限。

研究团队计划扩大工作范围,涉及更大的队列,并探索其他癌症的应用。通过完善技术并纳入其他癌症类型的数据,他们旨在创建一个强大的筛查测试,有可能彻底改变全球早期癌症检测。

这项开创性的研究突显了结合先进技术(如拉曼光谱技术和人工智能)应对癌症护理中最紧迫的挑战之一——早期检测的力量。通过在癌症最早阶段识别,这种方法为显著提高生存率和推进个性化医疗提供了希望。

该研究发表在《生物光子学杂志》上,反映了来自阿伯丁大学和莱茵-瓦尔应用科学大学等机构的研究人员的合作努力。研究所需的血液样本由北爱尔兰生物库和乳腺癌现在组织样本库提供。

唐斯博士总结了这项技术的愿景:“我们只需要将其应用于其他癌症类型并建立数据库,然后就可以作为多癌测试使用。”前进的道路可能充满挑战,但潜在的回报——一个癌症能够早期检测并有效治疗的未来——太大,不容忽视。


(全文结束)

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