海外醫(yī)療：人工智能促進(jìn)了鼻竇癌診斷的突破

盡管鼻腔和鼻竇內(nèi)的腫瘤局限于一個(gè)小空間，但它們涵蓋了多種腫瘤類型的非常廣泛的范圍。由于它們通常沒(méi)有表現(xiàn)出任何特定的模式或外觀，因此很難診斷。這尤其適用于所謂的鼻竇未分化癌（SNUCs）。

現(xiàn)在，由倫敦醫(yī)科大學(xué)病理學(xué)研究所的菲利普·尤梅斯特博士和弗雷德里克·克勞申教授、夏利大學(xué)醫(yī)院的大衛(wèi)·卡珀教授以及德國(guó)癌癥聯(lián)盟（DKTK）（慕尼黑和柏林的合作伙伴）領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)在診斷方面取得了決定性的進(jìn)步。該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種人工智能工具，該工具基于化學(xué)DNA修飾可靠地區(qū)分腫瘤，并將SNUCs分配給四個(gè)明顯不同的組，而以前可用的方法現(xiàn)在無(wú)法區(qū)分SNUCs。這一突破可能為靶向治療開辟新的機(jī)會(huì)。

DNA中的化學(xué)修飾在基因活性的調(diào)節(jié)中起著至關(guān)重要的作用。這包括DNA甲基化，即在DNA構(gòu)建塊中添加額外的甲基。在早期的研究中，科學(xué)家們已經(jīng)證明了基因組的甲基化模式對(duì)于不同的腫瘤類型是特定的，因?yàn)樗梢宰匪莸侥[瘤的起源細(xì)胞。

卡珀說(shuō)：“在此基礎(chǔ)上，我們現(xiàn)在記錄了近400個(gè)鼻腔和鼻竇腫瘤的DNA甲基化模式。”由于廣泛的國(guó)際合作，研究人員成功地收集了如此大量的樣本，盡管這些腫瘤很罕見，僅占鼻子和喉嚨區(qū)域所有惡性腫瘤的4%。

為了分析DNA甲基化數(shù)據(jù)，研究人員開發(fā)了一個(gè)AI模型，將腫瘤分為不同的類別。Jurmeister說(shuō)：“由于涉及大量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)方法是不可或缺的。為了真正識(shí)別模式，我們必須在研究中評(píng)估數(shù)千個(gè)甲基化位置。”這表明SNUCs可分為四組，在進(jìn)一步的分子特征方面也有所不同。

此外，這些結(jié)果與臨床相關(guān)，因?yàn)椴煌M的預(yù)后不同。Klauschen說(shuō)：“例如，有一組患者接受了令人驚訝的良好治療，盡管在顯微鏡下腫瘤看起來(lái)非常具有攻擊性。而另一組預(yù)后較差。”根據(jù)這些組的分子特征，研究人員將來(lái)也可能開發(fā)出針對(duì)性的新治療方法。