全球多家科研機構(gòu)研究者使用血液檢測和計算機學習技術，預測個體急性髓性白血病風險，可更早期發(fā)現(xiàn)AML高危人群并進行監(jiān)測。(Nature. 2018年7月9日在線版. doi: 10.1038/s41586-018-0317-6)

急性髓性白血病主流治療手段沒有顯著進步，為揭示AML病因，研究者對一項歐洲大樣本人口健康及生活方式研究數(shù)據(jù)進行分析，該研究在20年追蹤了55萬人的數(shù)據(jù)，利用罹患AML患者的血樣本，回顧性分析患者血中基因改變。

在124例AML患者中針對AML相關基因進行了基因測序，與676名未患AML或相關腫瘤的人進行了對比，發(fā)現(xiàn)罹患AML的人群基因發(fā)生特定改變，未患AML人群中無這類改變。研究者用計算機學習技術，構(gòu)建了AML預測模型，發(fā)現(xiàn)該模型在診斷前6~12個月內(nèi)，就能對AML進行預測，敏感性和特異性分別為25.7%和98.2%。

通常認為AML是一種突發(fā)性疾病，該研究發(fā)現(xiàn)，AML病因在患者發(fā)生AML的5年前即可檢測到，為開發(fā)能檢測AML高危人群的手段提供了科學依據(jù)。

在這些結(jié)果基礎上，開展大規(guī)模篩查檢測，識別出AML高危人群。隨著人工智能的發(fā)展和醫(yī)療技術的進步，這一研究方向或可出現(xiàn)更多可能性。

(編譯 王娜)