研究：AI 癌症筛检器准确率高达 98%
最新研究显示，一种新的人工智慧（AI）模型能够检测出 13 种不同类型的癌症，准确率高达 98.2%，但仅使用来自组织样本的 DNA 数据。该模型名为 EMethylNET，由英国剑桥大学研究人员开发，有望加速癌症的早期检测、诊断和治疗。
该研究结果发表在上周的《Biology Methods and Protocols》期刊上，重点关注 DNA 甲基化，这是一种在细胞开始生长初期，包括癌细胞时发生的化学过程。研究人员训练借由训练 AI 模型来识别早期形成的癌症结构和途径。
研究报告指出：
「癌症是包含超过两百种不同疾病的集合体，目前仍是人类死亡的主要原因。癌症通常会在末期阶段被检测到，转移性癌症占癌症相关死亡原因的 90%。」
正因如此，癌症早期筛检的准确率相当重要，将对罹患癌症的生存率和治疗产生重大影响。
图源：Medical Device Network
剑桥训练 AI 模型，用来早期筛检 13 种癌症
AI 癌症筛检器的运作方式
研究人员怎么训练 AI？首先，他们用癌症 DNA 组图谱的超 6,000 个组织样本数据来训练 EMethylNET，这些样本包括乳腺癌、肺癌和结直肠癌在内的 13 种癌症类型。然后，他们在独立数据集的超过 900 个样本上进行了测试。
最重要的发现是，在分类 13 种癌症类型和非癌症样本时，其准确率超过 98%。研究还强调，即使是检测不同国家的多样化数据，AI 的表现也良好。研究人员还能够借此识别出 3,388 个与癌症相关基因和途径相关的甲基化位点。
根据研究，该模型结合了两种 AI 方法：利用 XGBoost 选择相关特征，并用深度神经网路进行分类。这让 AI 不仅能准确检测癌症，还可以深入了解人体对将正常细胞突变为癌细胞的非遗传因素的调节。
研究指出：「这些表观遗传修饰是与癌症发生相关的一些最早的肿瘤事件」，强调了该 AI 在癌症早期筛检中的潜力。
图源：academic.oup
剑桥 AI 模型癌症筛检研究论文
先别太乐观？研究员：还需要更多测试
虽然初步研究结果看起来非常乐观，但撰写研究报告的作者提醒，还需要进一步的研究和测试才能在临床上使用。研究团队表示，目前正努力将该模型应用于液体组织样本，可用于提供非侵入性的早期癌症筛检。
即使还需要更多测试，但研究人员的最终目标是让 EMethylNET 筛检数百种癌症类型。随著 AI 不断深入医疗领域，使用 AI 模型进行更早、更准确癌症诊断，可能对公共健康产生深远的影响。
癌症仍是台湾人民第一大死因
癌症是人类健康的头号敌人。据台湾卫福部统计，2023年民众前十大死因中，恶性肿瘤（癌症）仍排在第一，接下来则是心脏疾病、肺炎与脑血管疾病等。
据统计，2023 年有 53,126 名台湾人因癌症死亡，占总死亡人数的 25.8%，死亡率比 2022 年上升 2.2%，前十大易死亡癌症类型为：肺癌、肝癌、直肠癌、乳癌等。
然而，随著技术不断进步和更多数据的积累，AI 模型可能会成为癌症筛检的重要工具，改变人类对抗癌症的方式。
