研究人员表示，这种快速且无创的技术可能会为多种癌症的筛查测试铺平道路。
研究人员说，现有的技术无法检测到疾病的早期指标（Rui Vieira/PA）
PA Wire
Nick Forbes 发布于6小时前
科学家宣布，一种新的AI驱动的血液测试首次能够在乳腺癌的最早期阶段（1a期）检测到疾病的迹象，此时治疗“更容易”。
这项新的快速且无创的测试通过揭示血液中发生的细微变化来工作，这些变化发生在疾病的初始“1a”阶段。
爱丁堡大学的研究人员进行的这项研究表示，这些早期指标无法用现有技术检测到。
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是否属于高风险群体对人群进行筛查。
研究人员表示，这种新技术结合了称为“拉曼光谱”的激光分析技术和一种名为机器学习的人工智能形式，使他们能够首次在最早阶段发现疾病。
新的测试首先将激光束照射到从患者采集的血浆中。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。
机器学习算法随后用于解释结果，识别相似特征并帮助分类样本。
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表明，该技术在识别1a期乳腺癌方面的有效率为98%。研究还表明，该测试能够以90%的准确率区分四种主要类型的乳腺癌，这有助于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，将有助于在乳腺癌最早期阶段识别更多人，从而提高治疗成功的可能性。
研究负责人、爱丁堡大学工程学院的安迪·唐斯博士说：“大多数癌症死亡发生在症状出现后的晚期诊断，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。”
“我们只需要将其应用于其他癌症类型并建立数据库，然后才能将其用作多癌症测试。”
研究团队表示，这项新方法可以为多种癌症的筛查测试铺平道路，他们计划扩大工作范围，涉及更多参与者，并包括其他癌症类型的早期检测测试。
他们补充说，过去曾尝试过类似的方法来筛查其他类型的癌症，但最早的检测到的疾病阶段是二期。
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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