《自然》雜志發(fā)表美國斯坦福大學(xué)人工智能用于液體活檢領(lǐng)域的研究進(jìn)展。研究者開發(fā)出一種機器學(xué)習(xí)模型，通過分析血液中的DNA突變，可以鑒別出早期肺癌患者。

近年來，液體活檢技術(shù)成為了學(xué)界關(guān)注焦點，大部分液體活檢技術(shù)測的是循環(huán)腫瘤DNA(ctDNA)，通過測序了解腫瘤細(xì)胞內(nèi)的基因突變情況。問題是在腫瘤還很小的癌癥早期階段，血液中的ctDNA還很少。

有研究顯示，大多數(shù)Ⅰ期肺癌患者血液內(nèi)ctDNA水平不到0.1%，如何將這些DNA片段中的致癌突變與體內(nèi)正常細(xì)胞中更為常見且基本無害的DNA突變區(qū)分開，是一個巨大的挑戰(zhàn)，這也是為什么目前ctDNA主要用于晚期癌癥檢測。

為了把ctDNA檢測應(yīng)用到癌癥早期篩查中，斯坦福大學(xué)研究者改進(jìn)了現(xiàn)有的ctDNA檢測技術(shù)。研究者過去合作開發(fā)了一種癌癥個體化深度測序(CAPP-Seq)的分析方法，可以捕獲患者血液樣本中極少量的ctDNA，檢測與非小細(xì)胞肺癌相關(guān)的突變。

利用改進(jìn)的技術(shù)，研究者發(fā)現(xiàn)，半數(shù)Ⅰ期肺癌患者的ctDNA水平比過去公認(rèn)的要低，低于0.01%，但可以在42%的Ⅰ期患者、67%的Ⅱ期患者中檢測到ctDNA。評估ctDNA水平和臨床結(jié)局的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)，ctDNA水平除了可用來指示分期，還可作為有力的預(yù)后指標(biāo)，指示復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移的可能性。

在確定肺癌來源的ctDNA特征，及其與血液內(nèi)正常造血細(xì)胞釋放的DNA片段的突變差別后，研究者開發(fā)了一種評估肺癌的人工智能程序，他們稱之為“血漿中肺癌可能性”(Lung-CLiP)。

這套系統(tǒng)把分子測序與機器學(xué)習(xí)整合在一起，訓(xùn)練AI“驗血”，評估血液中檢測到的游離DNA片段，有多大可能源自肺部腫瘤，并且根據(jù)臨床需求調(diào)整敏感性和特異性的平衡。

研究者先給模型提供了104例早期非小細(xì)胞肺癌患者的樣本和56例非癌的對照樣本，這些對照組在年齡、吸煙史等因素上同屬于肺癌高風(fēng)險人群。研究者希望在訓(xùn)練后，人工智能可以把患者與未患癌的高風(fēng)險人群區(qū)分開來。訓(xùn)練完畢后，通過另一組由46個早期病例和48例對照的獨立隊列，驗證了Lung-CliP的篩查能力。

研究者認(rèn)為，雖然目前尚不完美，但有了像這樣的檢測方法，有望識別出大部分還處于早期階段的疾病，在治愈可能性很高的階段干預(yù)治療。期待經(jīng)過大樣本驗證后，人工智能助力的液體活檢技術(shù)可幫助更早發(fā)現(xiàn)肺癌，挽救更多生命。

(編譯 趙金澤)