斯坦福大学新AI技术破解癌症密码
斯坦福大学新AI技术破解癌症密码
斯坦福大学医学院的研究团队最近在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上发布了一项突破性成果：他们开发出一种名为SEQUOIA的新型人工智能模型。该模型能够直接从肿瘤活检图像中预测基因表达水平，并成功应用于16种不同类型的癌症样本。这一创新技术不仅提高了癌症诊断和治疗的精确度，还为未来的大规模基因表达分析提供了更具成本效益的方法。这项研究展示了AI在医疗领域的巨大潜力，有望改变未来的癌症诊疗方式。
技术突破：从图像到基因表达的智能预测
SEQUOIA模型的核心优势在于其能够通过分析肿瘤活检的显微图像来预测基因表达水平。传统的癌症基因检测需要对从肿瘤中分离出来的RNA进行基因测序，这一过程可能需要数周时间，花费数千美元。而SEQUOIA模型则大大简化了这一流程，只需根据活检的标准显微镜图像，就能快速预测肿瘤细胞内数千个基因的活性。
研究团队从16种不同癌症类型的7584例癌症活检开始研究。每份活检样本都被切成薄片，并用苏木精和伊红染色法进行制备，这是观察癌细胞整体外观的标准方法。此外，还可以获得癌症转录组的信息，即细胞正在积极使用哪些基因。研究人员整合了新的癌症活组织切片以及其他数据集（包括转录组数据和数千个健康细胞的图像）后，他们命名为SEQUOIA（基于幻灯片的线性化表达量化）的人工智能程序就能从染色图像中预测出15000多个不同基因的表达模式。对于某些癌症类型，人工智能预测的基因活性与真实基因活性数据的相关性超过80%。一般来说，初始数据中包含的特定癌症类型样本越多，模型在该癌症类型上的表现就越好。
临床应用：更快速、更精准的诊疗决策
SEQUOIA模型在乳腺癌基因变异预测中表现出色，能够提供与商业基因组测试相当的基因组风险评分。研究团队表明，SEQUOIA只需使用肿瘤活检的染色图像，就能提供与MammaPrint相同的基因组风险评分。研究结果在多组不同的乳腺癌患者身上得到了重复。在每种情况下，被SEQUOIA确定为高风险的患者的预后都较差，癌症复发率较高，癌症复发时间较短。
与传统的基因组测序方法相比，SEQUOIA模型具有显著优势：
- 速度更快：无需等待数周的基因测序结果，医生可以更快地制定治疗方案。
- 成本更低：避免了昂贵的基因测序费用，为医疗系统节省大量开支。
- 可视化结果：将基因研究结果显示为肿瘤活检的可视化地图，便于医生理解和应用。
未来展望：推动癌症精准医疗发展
研究团队正在不断改进算法并探索其潜在应用。他们计划将SEQUOIA模型应用于更多类型的癌症研究，并进一步优化其预测精度。此外，研究团队还致力于开发用户友好的软件界面，使SEQUOIA模型能够更广泛地应用于临床实践。
这一突破性技术有望彻底改变癌症诊疗方式。通过快速准确地预测基因表达水平，医生可以更早地识别高风险患者，选择最合适的治疗方案，并监测治疗效果。这不仅提高了患者的生存率和生活质量，还为医疗系统带来了显著的经济效益。
SEQUOIA模型的成功开发展示了人工智能在医疗领域的巨大潜力。随着技术的不断进步和数据的积累，我们有理由相信，AI将在癌症精准医疗中发挥越来越重要的作用，为患者带来更好的治疗效果和生存希望。