2020年3月12日，頂尖學術期刊《自然》刊發(fā)了一項關于癌癥診斷的重要研究。來自美國加州大學圣地亞哥分校（UCSD）的科學家，通過訓練人工智能，可以從血液中鑒定來自微生物的線索，這樣不僅可以識別出癌癥，還能對不同類型的癌癥做出區(qū)分。

對此，有研究機構評價稱，這項新的診斷工具，“可能會改變人們觀察和診斷癌癥的方式”。

以往篩查癌癥的方式，主要是通過手術活檢，從可疑的腫瘤部位取出樣本，然后由富有經驗的專家尋找某些與癌癥相關的分子標記物。但是這樣的方法耗時、昂貴，還會給患者增加創(chuàng)日，帶來不必要的痛苦。

為了檢測這套AI模型的實際操作效果，研究人員用它來檢測100名罹患前列腺癌、肺癌等癌癥的合作患者提供的血漿樣本，讓AI模型對每份血漿中的微生物核酸特征進行鑒定，并與69名健康無癌個體的血樣進行比較。測試結果和預計的一樣。進行過機器學習的AI模型，不僅可以區(qū)分出患癌和無癌的樣本，還可以區(qū)分出不同類型的癌癥：以86%的敏感性識別出肺癌患者，對無肺部疾病的個體沒有出具假陽性報告，并且以81%的準確率區(qū)分出前列腺癌和肺癌。

這就意味著，“只要一管血，就能夠全面了解腫瘤細胞的DNA和患者微生物群的DNA”。

（據騰訊網2020年3月18日）

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