Nature:AI测血,肺癌早现!科学家开发全新AI血液测试

2020-03-30 生物探索 生物探索

美国多家机构组成的大型研究团队发现,可以利用机器学习来检测人类早期肺癌。该小组在《Nature》杂志上发表的论文中描述了他们的工作,包括测试机器学习系统及其在血液样本中发现循环肿瘤DNA(ctDNA)

美国多家机构组成的大型研究团队发现,可以利用机器学习来检测人类早期肺癌。该小组在《Nature》杂志上发表的论文中描述了他们的工作,包括测试机器学习系统及其在血液样本中发现循环肿瘤DNA(ctDNA)的能力


https://doi.org/10.1038/s41586-020-2140-0

肺癌是最致命的癌症之一,与许多其他癌症一样,发现得越早,患者的生存机会就越大。然而当前检测它的唯一方法是通过CT扫描,不仅成本高昂,而且还有很高的假阳性率,因此医学研究人员一直致力于开发可以在早期阶段检测出肺癌的血液检测方法,包括扫描血液样本中的ctDNA片段。在这项新工作中,研究人员将目光投向了机器学习——先前的研究已经表明,机器学习在鉴别早期乳腺癌和其他癌症方面是有用的。

文章中,研究人员开发并前瞻性地验证了一种称为“血浆中肺癌可能性”(Lung-CLiP)的机器学习方法,该方法可以很好地将早期肺癌患者与风险匹配的对照区分开,实现与肿瘤信息ctDNA检测相似的性能,并可调整检测的特异性,以促进不同的临床应用。这一发现确立了cfDNA在肺癌筛查中的潜力,并强调了基于cfDNA的筛查研究中风险匹配病例和对照的重要性。


血浆中肺癌可能性(Lung-CLiP)方法的开发

在测试过程中,该系统发现了63%的1期肺癌患者的肿瘤,虽然没有CT扫描那么好,但可能足以作为被认为是肺癌高危人群的初始筛查。研究人员指出,目前许多这样的患者根本没有接受筛查,如果病人的检测结果呈阳性,医生会建议他们进行更复杂的检测。

这种筛查每年可以延长600至1200人的寿命,未来研究人员考虑将Lung-CLiP与LDCT整合或与其他循环生物标记物进行分析以进一步提高性能,此外,通过修改考虑的高危人群,并结合其他类型癌症的分子特征,希望可以开发适用于多种恶性肿瘤的方法。

原始出处:

Jacob J. Chabon, Emily G. Hamilton ]Maximilian Diehn, et.al. Integrating genomic features for non-invasive early lung cancer detection. Nature 25 March 2020

版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (3)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=958974, encodeId=2c529589e47f, content=很重要的发现, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=45, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://img.medsci.cn/20200529/3611e9bb629c4e5b81fbd8ce784b06cc/128487eae357460bb98f67d86230c218.jpg, createdBy=ab235268530, createdName=神盾医疗局局长Jack, createdTime=Wed Apr 21 08:44:35 CST 2021, time=2021-04-21, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1884203, encodeId=a5ad188420300, content=<a href='/topic/show?id=3b2112532d8' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Nat#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=22, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=12532, encryptionId=3b2112532d8, topicName=Nat)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2e6f107, createdName=liye789132251, createdTime=Mon Apr 06 02:14:39 CST 2020, time=2020-04-06, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1951126, encodeId=6e27195112602, content=<a href='/topic/show?id=580a89302c6' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#血液测试#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=21, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=89302, encryptionId=580a89302c6, topicName=血液测试)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=e12a151, createdName=yangeasy, createdTime=Sun Feb 07 23:14:39 CST 2021, time=2021-02-07, status=1, ipAttribution=)]
    2021-04-21 神盾医疗局局长Jack

    很重要的发现

    0

  2. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=958974, encodeId=2c529589e47f, content=很重要的发现, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=45, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://img.medsci.cn/20200529/3611e9bb629c4e5b81fbd8ce784b06cc/128487eae357460bb98f67d86230c218.jpg, createdBy=ab235268530, createdName=神盾医疗局局长Jack, createdTime=Wed Apr 21 08:44:35 CST 2021, time=2021-04-21, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1884203, encodeId=a5ad188420300, content=<a href='/topic/show?id=3b2112532d8' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Nat#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=22, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=12532, encryptionId=3b2112532d8, topicName=Nat)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2e6f107, createdName=liye789132251, createdTime=Mon Apr 06 02:14:39 CST 2020, time=2020-04-06, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1951126, encodeId=6e27195112602, content=<a href='/topic/show?id=580a89302c6' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#血液测试#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=21, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=89302, encryptionId=580a89302c6, topicName=血液测试)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=e12a151, createdName=yangeasy, createdTime=Sun Feb 07 23:14:39 CST 2021, time=2021-02-07, status=1, ipAttribution=)]
    2020-04-06 liye789132251
  3. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=958974, encodeId=2c529589e47f, content=很重要的发现, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=45, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://img.medsci.cn/20200529/3611e9bb629c4e5b81fbd8ce784b06cc/128487eae357460bb98f67d86230c218.jpg, createdBy=ab235268530, createdName=神盾医疗局局长Jack, createdTime=Wed Apr 21 08:44:35 CST 2021, time=2021-04-21, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1884203, encodeId=a5ad188420300, content=<a href='/topic/show?id=3b2112532d8' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Nat#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=22, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=12532, encryptionId=3b2112532d8, topicName=Nat)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2e6f107, createdName=liye789132251, createdTime=Mon Apr 06 02:14:39 CST 2020, time=2020-04-06, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1951126, encodeId=6e27195112602, content=<a href='/topic/show?id=580a89302c6' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#血液测试#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=21, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=89302, encryptionId=580a89302c6, topicName=血液测试)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=e12a151, createdName=yangeasy, createdTime=Sun Feb 07 23:14:39 CST 2021, time=2021-02-07, status=1, ipAttribution=)]

相关资讯

林根教授谈新冠肺炎疫情逐步控制下肺癌患者的诊疗建议,推荐合适的患者接受口服抗肿瘤药物治疗

一场突如其来的新型冠状病毒疫情席卷中华大地,给肺癌患者的诊疗带来了极大不便。在国家强有力领导下,疫情得以逐步控制,多地出现连续零新增病例的情况。在疫情得到逐步控制的情况下,相信肺癌患者的诊疗也会进入正

Sci Rep:EGCG纳米乳剂对肺癌细胞有抗癌作用

纳米-EGCG的这一新机制表明其可应用于肺癌的预防和治疗。

肺癌新疗法!“双特异性疗法”获美国FDA突破性药物资格!

近日,美国FDA授予双特异性疗法JNJ-6372(JNJ-61186372)“突破性疗法”认定,用于经含铂化疗后病情进展、携带表皮生长因子受体(EGFR)20外显子插入突变的转

战“疫”关键期,肺癌患者如何做到“治疗不中断,染病低风险”?

新冠肺炎牵绊着全国人民的心,根据最新研究数据表明,重症患者主要为老年、合并有其他疾病以及免疫力低下的患者。肺癌患者相比正常人免疫力低下,而且还需要反复出入医院进行治疗和病情监测,增加感染的风险,一旦感

Sci Rep:VI型胶原蛋白α5基因变异可预测中国汉族人群罹患肺癌的风险

COL6A5多态性rs13062453、rs1497305和rs77123808与中国汉族人群的肺癌风险相关。

Thorax:一种预测肺结节恶性程度卷积神经网络人工智能工具的外部验证

与布鲁克模型相比,LCP-CNN评分具有更好的辨别力,可以识别更多的良性结节而不会遗漏癌症。

拓展阅读

引领肺癌治疗新潮流 | ELCC 2024看点解析别错过!

欧洲肺癌大会(ELCC)作为肺癌领域的顶级盛会,每年都汇聚全球顶尖专家,探讨最新研究进展。本文将为您揭秘本次大会的看点,及更多肺癌优质内容供您查看学习。

问诊分析:混合磨玻璃肺癌病理低分化,术后才3个月又现实性结节,转移了吗?

今天分享的这位结友则是影像上表现为混合磨玻璃密度,病理上却是低分化,关键是术后才3个月检查发现新增实性结节!转移了吗?

病例分享:这种位置的肺结节很容易被切肺叶,但这样做,能尽量少切从而保住该叶肺

今天分享的这个病例就是病灶位置相对尴尬,医生很容易决定切肺叶的,但我们如果想想办法,或许又是能留下右中叶的。

问诊分析:新冠后持续存在的混合磨玻璃结节,我认定基本上必肺癌!看过诸多专业科室,没一个对!有的观念还错误!

呜呼!同道们哪,肺结节这么多,我们的影像诊断水平与理念也要与时俱进呀!医生不更新观念与知识,耽误的是患者的病情、影响的是患者的预后呀!

刘文扬教授:肺癌治疗或将出现放疗联合免疫治疗的新格局

医悦汇【对话大咖】特邀中国医学科学院肿瘤医院刘文扬教授,为您解析肺癌放疗新技术的临床应用,及肺癌放疗联合免疫治疗的进展及未来,以供参考。

问诊分析:这个随访了3年多,省市两级医院都考虑良性的肺结节,我认为必是浸润性肺癌!

真是怕什么,来什么!结友网络向我咨询,我经过前后仔细对比,分析影像细节,认定此灶必是肺癌,而且很可能已经是浸润性癌了!