一个新研究提出了一个潜在的未来，医生可能会利用人工智能（AI）检测和诊断患者的癌症，这可能会导致较早的干预。
AI可以识别患者的癌症吗？
DNA是生命的蓝图，将遗传信息存储在四个碱基的序列中：A，T，G和C。环境因素可以通过称为DNA甲基化的过程来修改这些碱基，其中添加了甲基甲基。
这种修饰会影响基因表达，并在癌细胞中观察到，并提出了潜在的生物标志物以供早期检测。然而，挑战在于破译这些微妙的甲基化模式，类似于在庞大的遗传大草原中找到特定针。
现在，剑桥大学和伦敦帝国学院的研究人员创建了一种AI模型，该模型训练了机器和深度学习技术。它们的目标是仔细检查DNA甲基化谱并辨别指示13种不同癌症类型的模式，包括乳腺癌，肝脏，肺和前列腺癌。
该小组报告说，该模型在区分癌性与非癌组织的准确度中达到了98.2％，尽管依赖于组织样品而不是血液基DNA片段。要将此AI转变为临床实践，对多种活检样品进行严格的测试至关重要。
该研究发现的核心是AI的解释性 - 阐明其诊断预测背后的基本原理的能力。通过揭示导致癌症的基本机制，AI有望增强对临床应用的理解和增强信心。
研究人员认为，AI驱动的癌症检测具有深远的潜在好处。早期鉴定异常甲基化模式可以引入早期的治疗干预措施，从而显着改善患者的预后。
当陷入早期阶段时，大多数癌症提供了更大的成功治疗或治愈的可能性，强调了早期检测策略的至关重要。
医疗保健计算方法
该研究的主要作者Shamith Samarajiwa强调了像AI这样的计算方法的变革潜力。通过扩大数据集和严格的临床验证的进一步完善，AI模型可能成为肿瘤学家在筛查和早期癌症检测中必不可少的工具。
萨马拉吉瓦（Samarajiwa）设想了一个未来，在该未来中，AI协助医生基于对DNA甲基化数据的全面分析做出明智的决定。展望未来，研究人员提出扩展其方法，以包括无细胞的DNA甲基化数据，旨在开发用于检测多种癌症类型的液体活检方法。
这种进步可以通过为具有难以捉摸的起源或需要特定筛查方案的癌症提供非侵入性，有效的诊断工具来彻底改变癌症筛查。尽管对前景的乐观态度，但研究人员警告说，当前的AI模型并未针对所有临床情况进行优化。
需要进一步的进步来微调这些模型以进行更广泛的癌症检测和监测应用。研究的发现是出版在生物学方法和方案中。
