新火種
2023-10-20 
《自然》論文：深度學習人工智能模型可輔助術中進行快速腫瘤分類
中新網北京10月12日電 (記者孫自法)國際著名學術期刊《自然》最新發表一篇醫學研究論文，研究人員報道了一種給中樞神經系統(CNS)腫瘤快速分類的技術，結合快速測序和深度學習人工智能(AI)模型，或能在不到90分鐘內完成分子診斷。這項研究結果顯示出術中進行腫瘤分子診斷以輔助手術決策的潛在可行性。
該論文介紹，中樞神經系統腫瘤的主要治療方式包括通過手術摘除腫瘤，這要求經過謹慎考慮后，能在清除腫瘤組織的同時最大程度降低神經系統損傷等并發癥的風險。不過，目前的標準流程依賴術前成像和術中組織學分析，但這些方法有時無法給出最終結論，偶爾也不準確。通過DNA測序獲得甲基化圖譜或揭示關于腫瘤起源和預后的信息，但一般要好幾天才能出結果。
為快速獲得DNA甲基化圖譜，從而實現術中診斷，論文共同通訊作者、荷蘭烏得勒支大學J.De Ridder和同事及合作者使用納米孔測序技術，該技術速度更快，但產生數據覆蓋的遺傳位點不如傳統測序技術多，為在很少數據下實現中樞神經系統腫瘤的分子分類，研究團隊開發出一款深度學習人工智能模型——名為“Sturgeon”的神經網絡工具。
在用模擬數據對Sturgeon神經網絡工具進行訓練和校準后，論文作者用中樞神經系統腫瘤樣本的數據對其進行測試，結果顯示，Sturgeon基于相當于測序20-40分鐘的數據對50個樣本中的45個進行了正確分類。他們還在25次手術期間測試了Sturgeon的表現，發現它能給72%的腫瘤(18/25)準確分類，且給出診斷報告的時間不超過90分鐘。
論文作者總結認為，這項研究結果表明，基于快速測序的術中深度學習診斷或能輔助神經手術決策并有望改善患者預后。(完)
（文章來源：中國新聞網）
相關推薦
- 免責聲明
- 本文所包含的觀點僅代表作者個人看法，不代表新火種的觀點。在新火種上獲取的所有信息均不應被視為投資建議。新火種對本文可能提及或鏈接的任何項目不表示認可。 交易和投資涉及高風險，讀者在采取與本文內容相關的任何行動之前，請務必進行充分的盡職調查。最終的決策應該基于您自己的獨立判斷。新火種不對因依賴本文觀點而產生的任何金錢損失負任何責任。
