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近期，美國加州大學(xué)圣地亞哥分校(UCSD)研究人員發(fā)現(xiàn)：通過訓(xùn)練人工智能鑒定血液中微生物群的特征，不僅可以識別出癌癥，甚至還能對癌癥做出不同類型的區(qū)分。這項研究發(fā)表在《自然》雜志上。

這項基于微生物群的腫瘤學(xué)診斷工具，有望改變?nèi)藗兒Y查和診斷癌癥的方式。

目前，大多數(shù)癌癥診斷都需要通過手術(shù)切取組織活檢，或從可疑的腫瘤部位進行取樣分析。這些侵入性方法不僅耗時、費用高，還會因有創(chuàng)而給患者帶來痛苦。

能不能通過簡單的抽血或微生物DNA檢測，判斷是否患癌以及分辨癌癥類型呢?

雖然近幾年液體活檢技術(shù)取得了很大進步，但想憑借檢測基因組來真正的做到提前“預(yù)知”癌癥，還有較長一段路要走。

如今，越來越多的研究顯示，人體微生物在多種類型腫瘤中扮演重要角色。比如，某些腸道細菌可能引發(fā)結(jié)直腸癌，還可能通過免疫系統(tǒng)誘發(fā)肝癌、白血病等。

為此，研究人員猜測，這些微生物在腫瘤中起的作用可能比我們預(yù)想的還要大，進而想到通過分析血液中微生物的遺傳物質(zhì)，來識別體內(nèi)的腫瘤，讓我們身體內(nèi)的“外來者”吐露秘密。

研究人員第一步是通過已有的人類腫瘤樣本，來確認癌癥相關(guān)的微生物核酸特征。他們從美國國家癌癥所“癌癥基因組圖譜”(TCGA)數(shù)據(jù)庫獲得18116份樣本，對其DNA和RNA的序列進行重新檢查。這些樣本涵蓋了33種癌癥、10000多個病例，包括原發(fā)性和復(fù)發(fā)性腫瘤以及轉(zhuǎn)移擴散的腫瘤，既有腫瘤組織也有相鄰組織和血液樣本。

從幾千份樣本中找到獨特的微生物特征后，研究者通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，把特定的微生物序列特征與特定的癌癥相匹配。利用這些序列來區(qū)分癌癥類型和同一癌癥類型的不同階段，以及腫瘤和正常組織之間的區(qū)別。

為盡量避免在樣本采集、測序等步驟可能存在的微生物污染問題，研究者對數(shù)據(jù)集進行了嚴格的生物信息學(xué)過濾。在將Ⅲ、Ⅳ期腫瘤數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)集中去除后，發(fā)現(xiàn)模型依然可對許多腫瘤作出區(qū)分。這意味著，在癌癥早期階段，就能從血液中讀取出特定的微生物核酸特征。

為了明確這種方法在真實世界中是否有用，研究者分析了59名前列腺癌、25名肺癌和16名黑色素瘤患者的血液樣本，讓AI對每份血漿中的微生物核酸特征進行鑒定，并與69名健康無癌受試者的血樣進行比較。

分析結(jié)果顯示，機器學(xué)習(xí)模型不僅可以區(qū)分患癌和無癌的樣本，還可以區(qū)分出不同類型的腫瘤：識別肺癌患者的靈敏度達86%，識別無肺部疾病者的特異性則高達100%，并且，在區(qū)分前列腺癌和肺癌方面的準確率達81%。

當(dāng)然，作為一項早期的概念驗證研究，這種檢測方法要應(yīng)用到臨床還要做大量工作。我們對微生物在人體和腫瘤微環(huán)境中的作用還存在許多未解之謎。關(guān)于血液微生物群和癌癥之間的相互作用，已經(jīng)邁出了第一步。

未來隨著越來越多的相關(guān)數(shù)據(jù)被用于完善機器學(xué)習(xí)模型，AI“驗血測癌”的準確性也將越來越高，值得期待。