智能模型揭示了防御系統(tǒng)如何去識別皮膚癌

赫爾辛基大學(xué)、赫爾辛基州立大學(xué)綜合癌癥中心、阿爾托大學(xué)和斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種人工智能模型，預(yù)測哪些皮膚癌患者將受益于激活免疫防御系統(tǒng)的治療。實際上，人工智能模型使通過血液檢測診斷皮膚癌、確定預(yù)后和靶向治療變得越來越準(zhǔn)確成為可能。這項與皮膚癌相關(guān)的研究發(fā)表在《自然通訊》雜志上。

為正確的患者提供正確的藥物，增強身體自身的防御系統(tǒng)已被證明是治療皮膚癌的一種特別有效的方法。激活免疫系統(tǒng)的治療方法的問題在于患者群體之間的差異：雖然一些患者可以說是治愈了，但其他患者根本沒有從治療中獲益。

赫爾辛基大學(xué)和阿爾托大學(xué)的醫(yī)生兼博士研究人員Jani Huuhtanen說：“之前的研究無法為醫(yī)生提供預(yù)測誰將從激活防御系統(tǒng)的治療中受益的工具。正確的治療目標(biāo)極其重要，因為藥物治療費用昂貴，嚴(yán)重的副作用也很常見。”

人工智能模型國際研究小組假設(shè)，治療無效的患者的免疫細(xì)胞不會將皮膚癌視為敵人，這就是為什么患者不能從治療中受益的原因。利用人工智能模型，該小組分析了近500名皮膚癌患者的樣本，并將其與近1000名健康人的樣本進行了比較。

為了幫助解釋，研究人員使用了另一個由斯坦福大學(xué)馬克·M·戴維斯實驗室開發(fā)的人工智能模型。從這些樣本中，研究人員簡單地計算了識別皮膚癌的免疫細(xì)胞的數(shù)量。正如預(yù)期的那樣，黑色素瘤患者的皮膚癌敏感防御細(xì)胞比健康患者多。赫爾辛基大學(xué)轉(zhuǎn)化血液學(xué)教授Satu Mustjoki說：“這一發(fā)現(xiàn)可能在未來從血液樣本中識別皮膚癌。”