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德國學者用機器學習“癌癥指紋”診斷腦瘤,人為誤診率12%

澎湃新聞記者 賀梨萍
2018-03-16 16:03
來源:澎湃新聞
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科學家越來越熱衷于借助人工智能來診斷各種疾病,以此讓醫生從各種呆板機械的工作中解放出來、提高醫療效率。更重要的一點在于,AI診斷的準確率似乎也在不斷超越頂尖級的醫生。

3月15日凌晨,德國癌癥研究中心(DKFZ)的Stefan Pfister及其同事的一項最新成果在線發表在頂級學術期刊《自然》(Nature),該團隊研發了一款特別針對腦腫瘤的診斷AI工具。

對腦腫瘤治療來說,正確診斷是提供治療前的一項基礎工作。目前已知的腫瘤有近100中類型,然而神經中樞系統的腫瘤是其中最難做到準確區分和診斷的。為解決這一難題,Pfister及其同事利用DNA甲基化數據訓練了一種機器學習方法,最終可以根據甲基化數據對腦腫瘤進行自動分類。

所謂的DNA甲基化,即在甲基化轉移酶的幫助下,活性甲基轉移至DNA鏈中特定堿基上的化學修飾過程,也被形象地稱為給DNA“戴帽子”。

這頂“帽子”在調控基因表達、維持染色質結構、基因印記、X染色體失活以及胚胎發育等生物學過程中都會發揮重大作用。近年來也有研究表明,DNA異常甲基化和腫瘤的發生、發展、細胞癌變有著密切的聯系,甲基化因此也被稱為癌癥的“通用指紋”。

研究團隊獲取了大概2800名癌癥患者的甲基化數據,他們的AI工具最終可以診斷出91種腫瘤類型。隨后,他們將這套AI工具在1104個中樞神經系統腫瘤病例上進行了測試。這些病例此前已經被醫生人為診斷出結果,醫生當時的誤診率是12%。

值得一提的是,除了診斷準確性得到提高,AI更善于客觀地診斷出一些新出現并罕見的腫瘤。這種情況下如果醫生人為診斷,往往會受已知腫瘤類型的影響,即使癥狀屬于非典型。

為了讓更多人體驗這款AI診斷工具,研究團隊還創建了一個免費的在線工具,使用者上傳數據后數分鐘即得出分析。2016年12月以來,這款在線工具已經被使用超過4500次,使用者也可以選擇將數據分享出來以進一步優化系統算法。

研究團隊認為,整合甲基化‘指紋’來進行腦腫瘤的自動分類,也為其他種類腫瘤提供了一種創建類似的腫瘤分類算法的思路。

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