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人工智能从肺部活检图像预测癌症扩散到大脑

2024-03-23 来源: drugdu 188

癌症是全球癌症相关死亡的主要原因，非小细胞肺癌占大多数，通常与吸烟有关。当早期发现时，这些癌症通常局限于肺部，因此手术是首选的初始治疗方法。然而，这些早期患者中约有30%的人发现他们的癌症进展到更关键的区域，如淋巴结和器官，经常首先影响大脑。这种进展需要额外的治疗，如化疗、靶向药物、放疗或免疫疗法。不幸的是，尽管70%的患者没有出现脑转移，但医生缺乏预测癌症进展的手段，往往选择积极治疗作为预防措施。现在，一项新的研究通过在积极干预和谨慎监测之间实现正确的平衡，为改善早期癌症的治疗方法提供了希望。
在这项研究中，美国密苏里州圣路易斯市华盛顿大学医学院的科学家利用人工智能（AI）分析肺活检图像，并预测癌症扩散到大脑的可能性。传统上，病理学家会在显微镜下检查活检组织，以发现疾病的迹象。现在，人工智能试图模仿并提高这种诊断准确性。研究人员用来自早期非小细胞肺癌癌症患者的118份肺活检样本训练了一种机器学习算法，以预测脑转移。一些受试者后来在五年的随访中患上了癌症，而其他受试者病情缓解。
在对另外40名患者进行人工智能测试后，研究人员发现，该算法以87%的准确率令人印象深刻地预测了脑癌症的发展，优于参与研究的四名病理学家平均57.3%的准确率。人工智能算法在识别没有脑转移的患者方面尤其准确。该算法评估肿瘤和健康细胞，类似于大脑通过面部特征识别熟悉面孔的方式。然而，人工智能检测到的确切特征仍然是个谜，这促使正在进行的研究了解其用于预测的分子和细胞线索。这一见解可能会彻底改变治疗开发，并指导为人工智能数据收集量身定制的成像工具的开发，有可能改变早期癌症患者的治疗前景。
加州理工学院电气工程、生物工程和医学工程教授杨昌辉博士表示：“该项研究一开始是为了寻找预测性生物标志物，但我们找不到任何。相反，我们发现人工智能有潜力使用已经收集的活检样本来预测癌症的进展。如果我们能够获得预测准确性，使我们能够在临床上使用这种算法，而不必求助于昂贵的生物标志物，我们正在讨论成本效益的重大影响。”

来源：
https://www.labmedica.com/pathology/articles/294800615/ai-predicts-cancer-spreading-to-brain-from-lung-biopsy-images.html

责编: editor
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