科学家们宣布，一种新的血液测试首次能够在乳腺癌的最早阶段检测到该疾病的迹象，这时治疗要“容易得多”。这种快速且无创的人工智能（AI）测试能够显示出疾病初期阶段（1a期）血液中发生的细微变化。爱丁堡大学的研究团队表示，这些早期指标无法通过现有技术检测到。
一项使用12名乳腺癌患者和12名健康患者的样本进行的初步研究显示，该技术在检测1a期乳腺癌方面的有效率为98%。研究团队表示，这种方法可能为多种癌症的筛查测试铺平道路，他们现在计划扩大研究规模，增加更多参与者，并包括其他类型癌症的早期测试。
爱丁堡大学工程学院的首席研究员安迪·唐斯博士说：“大多数癌症死亡发生在症状明显后晚期内诊断的情况下，因此未来针对多种癌症类型的筛查测试可以在疾病更容易治疗的阶段发现它们。早期诊断是长期生存的关键，我们终于拥有了所需的技术。我们只需将其应用于其他癌症类型并建立数据库，然后就可以作为多癌症测试使用。”
标准的乳腺癌检测方法包括体检、X光、超声波扫描或分析乳腺组织样本（活检）。早期检测策略依赖于基于年龄和高风险群体的筛查。
研究人员表示，这种新技术结合了激光分析技术（称为拉曼光谱法）和一种名为机器学习的人工智能形式，使他们首次能够在最早阶段检测到疾病。新的测试首先将激光束照射到从患者身上提取的血浆中。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，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。
然后，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。研究表明，该测试能够以90%的准确率区分四种主要类型的乳腺癌，研究人员表示这可以使患者接受更有效的个性化治疗。
研究团队表示，将这项新技术作为筛查测试实施将有助于在乳腺癌的最早阶段识别更多患者，从而提高治疗成功的可能性。他们补充说，过去曾尝试过类似的筛查方法来检测其他类型的癌症，但最早的检测阶段是二期。
该研究发表在《生物光子学杂志》上，还涉及来自阿伯丁大学、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。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。
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