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《人工智能模型可以帮助预测癌症患者的生存结果》

  • 来源专题：生物医药
  • 编译者： 杜慧
  • 发布时间：2023-11-17

  • 来自UCLA Health Jonsson综合癌症中心的研究人员开发了一种基于表观遗传因素的人工智能(AI)模型，能够成功预测多种癌症类型的患者结果。

    研究人员发现，通过检查肿瘤中表观遗传因素的基因表达模式，他们可以将它们分为不同的组，以预测各种癌症类型的患者结果，优于癌症等级和阶段等传统指标。

    为了了解表观遗传模式和临床结果之间是否存在关系，研究人员分析了720种表观遗传因素的表达模式，以将24种不同癌症类型的肿瘤分为不同的簇。在24种成人癌症类型中，研究小组发现其中10种癌症的聚类与患者结果的显著差异相关，包括无进展生存期，疾病特异性生存期和总生存期。对于肾上腺皮质癌、肾透明细胞癌、脑低级神经胶质瘤、肝肝细胞癌和肺腺癌来说尤其如此，其中差异对于所有的存活测量都是显著的。结果不佳的聚类往往具有更高的癌症分期、更大的肿瘤或更严重的扩散指标。

  • 原文来源：https://medicalxpress.com/news/2023-11-ai-survival-outcomes-patients-cancer.html
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  • 《癌症患者新福音！MIT用人工智能减轻患者痛苦》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：姜山
    • 发布时间：2018-08-14
    • 导语：麻省理工学院研究人员开发了一种癌症治疗的新方案，可利用AI计算出最合适的药物剂量。智东西8月13日消息，在下周于斯坦福大学举行的2018年机器学习医疗保健会议上发表的一篇论文中，麻省理工学院实验室的研究人员详细介绍了一种可以在保证癌症治疗效果的前提下，最大化缩减药物剂量的AI模型。通过使用这种模型，医生能有效地降低癌症患者在治疗时的痛苦。 研究人员以胶质母细胞瘤作为研究对象，这是一种最具攻击性的癌细胞，在通常能在成年人身体中潜伏5年。患者必须忍受放射治疗和每月服用多种药物所带来的痛苦。医疗专业人员通常施用最大安全药物剂量以尽可能地缩小肿瘤。但这些强效药物会对患者造成严重的副作用。 癌症治疗对于现代医学来说十分棘手，往往需要结合多种药物和放射治疗——这样的组合治疗会抑制癌细胞的增长，但也会令患者痛苦不堪。麻省理工学院项目的目标是在杀死癌细胞的前提下，利用人工智能计算出最小剂量的药物和放射配比，这样就能把治疗的副作用降到最低。 为了确定最小的有效剂量，麻省理工学院的团队在治疗方案模型上训练他们的AI，通过反复计算以调整剂量，直到它能够确定一个对患者身体损伤最少的最佳治疗方案。研究人员对50名模拟患者进行了模型训练，这些患者是从以前接受过传统治疗的胶质母细胞瘤患者的大型数据库中随机选择的。对于每位患者，该模型进行了大约20,000次试错测试，并设法将医生推荐的药物剂量减少了一半。 人工智能通过一种被称为强化学习的方法进行训练，类似于驯兽师训练动物的方法。如果做了正确的事，就会得到奖励，反之则会受到相应惩罚。对于人工智能来说，这个奖励并不是实质性的奖励，而是一个正面或负面的数字，它标志着算法的成功或失败。 这种方法曾被用来训练计算机程序DeepMind，它因在2016年击败了世界上最好的围棋选手而闻名。此外，它还用于训练无人驾驶汽车的驾驶模式，通过这项程序，车辆会一遍又一遍地练习，调整路线，直到完成目标。 AI并不意味着完全接管医生的工作。相反，它旨在指导医生提供更合适的治疗方案。“癌症专家可以使用这种算法的建议来设计更安全，更有效的临床试验” 麻省理工学院负责该研究的首席研究员Pratik Shah表示，“这些数字算法系统还可以计算出个别患者的身体在治疗中可能会发生的不良反应。” 人工智能在医疗领域的价值越来越高，从发现新药物到诊断疾病，它被应用到方方面面。麻省理工学院的这项研究将于本周在斯坦福大学举办的2018年医疗保健机器学习大会上公布，或许在不远的未来，它将成为癌症患者真正的福音。
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  • 《前沿 | 人工智能工具可根据活检图像预测癌症基因活动》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：胡思思
    • 发布时间：2024-11-15
    • 一项名为SEQUOIA的新型AI程序可以分析肿瘤活检的显微镜图像（左图，紫色），并快速确定其中所含细胞中可能开启和关闭的基因（右侧以红色和蓝色阴影显示基因表达） 为了确定癌症的类型和严重程度，病理学家通常在显微镜下分析肿瘤活检薄片。但要弄清楚哪些基因组变化驱动了肿瘤的生长（这些信息可以指导如何治疗），科学家必须对从肿瘤中分离出的 RNA 进行基因测序，这个过程可能需要数周时间，花费数千美元。 现在，斯坦福医学院的研究人员开发了一种人工智能计算程序，该程序可以仅基于活检的标准显微镜图像来预测肿瘤细胞内数千个基因的活动。 该工具于 11 月 14 日在《自然通讯》杂志上发表，使用来自 7,000 多个不同肿瘤样本的数据创建。该团队表明，它可以使用常规收集的活检图像来预测乳腺癌的基因变异并预测患者的治疗结果。 “这种软件可以用来快速识别患者肿瘤中的基因特征，加快临床决策并为医疗保健系统节省数千美元，”生物医学数据科学教授兼论文资深作者 Olivier Gevaert 博士说。 这项工作还由斯坦福大学研究生 Marija Pizuria 和博士后研究员 Yuanning Zheng 博士和 Francisco Perez 博士领导。 基因组学驱动 临床医生越来越多地指导选择癌症治疗方法（包括化疗、免疫疗法和激素疗法），推荐给患者，不仅基于患者的癌症影响哪个器官，还基于肿瘤利用哪些基因来促进其生长和扩散。开启或关闭某些基因可能会使肿瘤更具侵袭性、更容易转移，或对某些药物产生反应的可能性增加或减少。 然而，获取这些信息通常需要昂贵且耗时的基因组测序。 Gevaert 和他的同事知道，单个细胞内的基因活动可以改变这些细胞的外观，而这种改变往往是人眼无法察觉的。他们求助于人工智能来寻找这些模式。 研究人员首先从 16 种不同癌症类型的 7,584 例癌症活检样本开始。每例活检样本都被切成薄片，并使用一种称为苏木精和伊红染色的方法进行准备，这种方法是观察癌细胞整体外观的标准方法。研究人员还提供了有关癌症转录组（即细胞正在积极使用的基因）的信息。 工作模型 研究人员整合了新的癌症活检样本以及其他数据集（包括来自数千个健康细胞的转录组数据和图像），该人工智能程序（他们将其命名为 SEQUOIA（使用线性注意的基于幻灯片的表达量化））能够从染色图像中预测超过 15,000 种不同基因的表达模式。 对于某些癌症类型，AI 预测的基因活动与真实基因活动数据的相关性超过 80%。一般而言，初始数据中包含的某种癌症类型的样本越多，模型对该癌症类型的预测效果就越好。 Gevaert 表示：“我们经过多次迭代才让该模型达到我们满意的水平。但最终对于某些类型的肿瘤来说，它已经达到了可以在临床上使用的水平。” Gevaert 指出，医生在做出临床决策时，通常不会一次查看一个基因，而是查看包含数百个不同基因的基因特征。例如，许多癌细胞会激活与炎症相关的数百个基因，或与细胞生长相关的数百个基因。与其预测单个基因表达的表现相比，SEQUOIA 在预测如此大的基因组程序是否被激活方面的表现更为准确。 为了使数据易于获取和解释，研究人员对 SEQUOIA 进行了编程，将基因发现显示为肿瘤活检的可视图，让科学家和临床医生看到肿瘤不同区域的基因变异有何不同。 预测患者治疗结果 为了测试 SEQUOIA 在临床决策中的实用性，Gevaert 和他的同事确定了乳腺癌基因，该模型可以准确预测这些基因的表达，这些基因已用于商业乳腺癌基因组测试。（例如，美国食品和药物管理局批准的 MammaPrint 测试分析了 70 种乳腺癌相关基因的水平，为患者提供癌症复发风险的评分。） Gevaert 表示：“乳腺癌具有许多经过深入研究的基因特征，这些特征在过去十年中已被证明与治疗反应和患者结果高度相关。这使其成为我们模型的理想测试案例。” 研究团队表示，SEQUOIA 仅使用肿瘤活检染色图像即可提供与 MammaPrint 相同类型的基因组风险评分。研究人员在多组不同的乳腺癌患者身上重复了这一结果。在每例中，被 SEQUOIA 确定为高风险的患者预后较差，癌症复发率较高，且癌症复发时间较短。 该人工智能模型目前还不能在临床环境中使用——它需要在临床试验中进行测试并获得 FDA 批准，然后才能用于指导治疗决策——但 Gevaert 表示，他的团队正在改进该算法并研究其潜在应用。他说，未来 SEQUOIA 可以减少对昂贵的基因表达测试的需求。 “我们已经证明了这种方法对乳腺癌的实用性，现在我们可以将它用于所有癌症，并查看任何基因特征，”他说。“这是我们以前没有的全新数据来源。”
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