機器學習助力多種癌癥早期篩查
英國牛津大學科學家開發出一種名為TriOx的血液檢測新方法。在機器學習技術的幫助下,這種液體活檢方法能夠在多種癌癥的最早期階段作出精準檢測。相關論文發表于最新一期《自然·通訊》雜志。
TriOx通過分析血液中DNA的多種特征,識別出癌癥的“細微信號”。測試結果顯示,TriOx不僅準確檢測出了直腸癌、食道癌、胰腺癌、腎臟癌、卵巢癌和乳腺癌這6種癌癥,還能準確將癌癥患者與健康人群區別開來。
近年來,液體活檢技術因其較小的侵入性而在疾病檢測領域備受關注。但目前臨床上廣泛采用的液體活檢方法大多只能針對癌癥DNA的一兩個特征進行檢測,無法識別出多種癌癥。在最新研究中,牛津大學科學家將一種名為TAPS的尖端DNA分析技術與機器學習算法相結合,對癌癥DNA的多個關鍵特征進行全面分析,顯著提升了癌癥檢測的精確度,準確檢測出了6種癌癥。
團隊還利用TriOx對癌癥患者和非癌癥患者的血液樣本進行了評估。結果顯示,TriOx能以94.9%的準確度將兩者區分開來。這可以確保非癌癥患者避免不必要的手術,同時讓癌癥患者能夠更快接受治療。
團隊強調稱,當前的癌癥篩查方法僅限于少數癌癥,而且大多侵入性較高,這導致很多人不愿意或無法定期接受檢查。盡管TriOx仍處于早期研發階段,但他們相信,未來有望通過簡單的血液檢測方法篩查出多種癌癥。
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