2016年02月18日 星期四 23:57:08

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《Nature》AI診斷有望提前五年預測白血病!

王柏豪

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AI深度學習技術,有望提早五年預測患急性骨髓性白血病(AML)的風險。

《自然》期刊本周發表了一項重大研究,一個來自全球75位白血病科學家共同組成的研究小組發表論文,該論文作者之一、來自Wellcome Sanger Institute和劍橋大學的Grace Collord博士表示,「此次研究發現,使用血液檢測和AI深度學習技術,有望提早五年預測健康個體是否有患急性骨髓性白血病(AML)的風險。這項研究為人類研發能夠檢測AML高風險人群的方案,提供了非常重要的科學依據。」

急性骨髓性白血病是一種進展迅速且危及生命的癌症,為了研究AML的病因,研究人員使用一項歐洲用於研究大型人口健康及生活方式之收集資料及血液樣本的方法來進行調查。

這項大型研究在20年內追蹤了55萬人的資料,其中,有些人後來患上了AML。利用這些人的血液樣本資料,研究人員能夠回溯在AML出現幾年之前,這些患者血液中存在的基因變化。

研究人員開發了一種基因測序工具,可以針對那些與AML相關的已知基因,對124名AML患者的血液DNA進行了測序,並與676名未患有AML或相關癌症的人進行了比對。

值得注意的是,他們發現許多後來患有AML的人基因中出現了特殊的遺傳變化,而未患有AML的人則沒有出現這種變化。並且,那些後來患上AML的患者基因中的突變數量更多,且這些突變在他們血液細胞中出現的比例也更高。

接下來,研究人員應用了AI機器學習技術,在電子健康記錄中常規記錄變數的基礎之上,建構了一個AML預測模型。該模型在進行診斷前的6-12個月內,就能對AML進行預測,而其靈敏度和特異性分別達到25.7%和98.2%。該模型在不同年齡組之間的表現也是一致的。

研究人員希望,未來能在這些研究結果基礎上,展開更大型篩查檢測,從而識別出那些具有AML高風險的人群,並推動預防AML進一步發展的相關研究,造福更多的患者。

 

參考原文:Prediction of actue myeloid leukaemia risk in healthy individuals/nature 09 july 2018.

文章分類 全球新聞, 科學要聞 標籤:

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