MS搬运工
)美国佐治亚理工学院癌症综合研究中心(ICRC)科学家将机器学习与血液代谢物信息相结合开发出一种新方法,使卵巢癌样本检测准确率达93%。相关研究论文发表于最新一期《妇科肿瘤学》杂志。
卵巢癌被称为沉默的杀手。因为这种疾病刚出现时通常没有症状,在癌症后期被发现时已经很难治疗。最新研究负责人、ICRC创始主任约翰·麦克唐纳表示,虽然晚期卵巢癌患者平均5年生存率约为31%,但如果及早发现并治疗,平均5年生存率将超过90%。
尽管30多年前,科学家就开始研究卵巢癌早期检测方法,但结果一直差强人意。麦克唐纳解释说,因为卵巢癌是从分子水平开始的,所以即使是同一种癌症,也有多种产生途径。目前他们还没有找到卵巢癌的单一通用诊断生物标志物。鉴于此,他们使用人工智能(AI)的分支机器学习,来开发新型早期诊断方法。
研究团队指出,代谢水平上的变化可反映多个分子水平上共同作用的潜在变化,所以他们选择患者个人的代谢图谱作为整个检测方法的基础。质谱法能通过检测代谢物的质量和电荷特征来识别血液中代谢物的存在,将其纳入基于机器学习构建的预测模型内,类似于使用单个面部特征构建面部模式识别算法。已知有数千种代谢产物在人体血液中循环,通过质谱分析和机器学习,可以很容易、很准确地检测它们。以此开展卵巢癌早期检测,准确率高达93%。
麦克唐纳表示,新方法使用患者个人的代谢图谱,在检测卵巢癌方面的准确性高于现有常规检测方法。这种个性化的方法代表了一个极富前景的卵巢癌早期检测方向,有望应用于其他癌症检测。
[来源:科技日报]
2024.01.18
临床质谱狂飙,如何把握行业机遇?——第十四届质谱网络会议同期圆桌论坛推荐
2023.12.05
2023.10.20
2024.08.23
2024.08.23
2024.08.23
版权与免责声明:
① 凡本网注明"来源:仪器信息网"的所有作品,版权均属于仪器信息网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。已获本网授权的作品,应在授权范围内使用,并注明"来源:仪器信息网"。违者本网将追究相关法律责任。
② 本网凡注明"来源:xxx(非本网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,且不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用,必须保留本网注明的"稿件来源",并自负版权等法律责任。
③ 如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起两周内与本网联系,否则视为默认仪器信息网有权转载。
谢谢您的赞赏,您的鼓励是我前进的动力~
打赏失败了~
评论成功+4积分
评论成功,积分获取达到限制
投票成功~
投票失败了~