ACS Nano :“撒泡尿照照”!AI诊断前列腺癌全新突破,只需20分钟,准确性近100%

2021-01-31 学术头条 生物探索

前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因之一。然而,由于现阶段的检测水平有限,前列腺癌的诊断率一直处于较低的水平。这也给治疗前列腺癌带来了很大的难度,因为发现时可能癌细胞已经转移或扩散。

前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因之一。然而,由于现阶段的检测水平有限,前列腺癌的诊断率一直处于较低的水平。这也给治疗前列腺癌带来了很大的难度,因为发现时可能癌细胞已经转移或扩散。

近日,韩国科学技术研究所(KIST)在前列腺癌的诊断方面取得了重大突破。研究团队通过使用人工智能分析前列腺癌的多种因素,成功实现对前列腺癌的精确诊断,准确性几乎达到 100%。同时,这种利用尿液检测癌症的方式,也有望实现对其它疾病的精确诊断。

最新研究以“Noninvasive Precision Screening of Prostate Cancer by Urinary Multimarker Sensor and Artificial Intelligence Analysis”为题,于 1 月 21 日发表在国际学术期刊 ACS Nano 上。

难以早期发现的前列腺癌

前列腺癌是男性中最常见的癌症之一。大多数前列腺癌生长速度较为缓慢,并且早期可能没有症状,因此及时发现前列腺癌症是相对比较困难的事情。

现阶段确定患者是否患有前列腺癌是一项较为复杂的工作,需要分很多步骤进行。因此,对没有症状的健康男性进行前列腺癌测试存在争议。医疗组织之间也存在一些分歧,这些分歧主要就是关于测试的好处是否大于潜在的风险。

如果人们出现相关的前列腺癌症状,而进行前列腺癌的筛查工作,筛查的主要方式包括直肠指检(DRE)和前列腺特异性抗原(PSA)测试。

在进行 DRE 期间,医生将戴手套的润滑手指插入患者的直肠,以检查与直肠相邻的前列腺。如果医生发现腺体的纹理、形状或大小有任何异常,则可能需要进一步检查。

此外,还可通过从手臂的静脉中抽取血液样本,并通过分析血液中一种由前列腺自然产生的物质 PSA 来进行前列腺癌的检测。少量 PSA 存在血液中是正常的,但是如果发现水平高于正常水平,则可能表明前列腺感染、炎症、肿大或癌症。

然而,由于 PSA 测试的诊断准确率仅有 30%,相当多的患者因此还需要进行额外的侵入性活检。

侵入性的活检,主要是为了收集前列腺组织样本。侵入性的活检方式一般为前列腺穿刺活检,过程中通常使用一根细针插入前列腺,以收集组织。之后会在实验室中分析组织样本,以确定是否存在癌细胞。而这种侵入性的穿刺,一般会产生相对应的副作用,比如出血或疼痛。

因此,对于前列腺癌检测方式的探究从未停歇,众多科学团队都在该领域进行相关研究,以发现一种高效准确且无副作用的检测方式。

AI 尿检大显神通

癌症因子对于鉴别癌症来讲至关重要,因为它可以客观地测量和评估正常生物学过程、疾病进展和治疗方法的药物反应性。但是,尿液中一般癌症因子的浓度较低,所以这也导致目前基于尿液的生物传感器已经用于对危险群体进行分类,而不是用于精确的诊断。

在这项最新研究中,韩国科学技术研究所宣布,由生物材料研究中心的 Kwan Hyi Lee 博士和 Asan 医疗中心的 In Gab Jeong 教授领导的合作研究小组通过将 AI 分析方法引入基于电信号的超灵敏生物传感器中,开发了一种仅在 20 分钟内从尿液中诊断前列腺癌的技术,准确率几乎达到 100%。

图 | KIST 的 Lee Kwan Hyi 博士(识别二维码,查看更多学者大数据)

KIST 的 Lee 博士团队通过利用基于电信号的超灵敏生物传感器,来尝试诊断尿液中相关的疾病。事实上,这种利用与癌症诊断相关的单个癌症因子的方法,很难将诊断准确性提高到 90% 以上。

为了克服这一限制,研究小组团队利用了不同种类的癌症因子,而不是仅使用一种癌症因子来创新地提高诊断准确性。同时,研究团队开发了一种超灵敏的半导体传感器系统,该系统能够同时测量尿液中选定四种癌症因子的痕量,以诊断前列腺癌。

图 | 使用 ML 分析为每个患者收集的一组传感信号,以筛选患者的 PCa。两种算法都提供了更高的准确性,并且随着生物标记数量的增加,AUROC 的大小也增加了(来源:KIST)

研究人员通过使用从开发的传感器获得的四种癌症因素之间的相关性来训练 AI。经过训练的 AI 算法通过分析检测信号的复杂模式来识别前列腺癌患者。在利用 AI 对前列腺癌的诊断试验中,成功地检测了 76 个尿样,准确率几乎为 100%。

作为一种非侵入性的检测方法,利用尿液进行诊断对患者来说是方便的,并且不需要侵入性的活检,也就意味着癌症筛查不会有任何的副作用。

AI尿检潜力巨大

其实,这并非 AI 在尿检方面的首次应用。2019 年,Healthy.io 就已经发布了数字测试套件 Dip.io,这种套件使患者能够通过智能手机应用程序、量油尺和带有颜色编码的幻灯片来收集和分析尿液样本。

Healthy.io 的测试在设计时就考虑到易于使用。患者等到附带的量油尺上的颜色显影后,使用配套应用,将照片贴在卡片上,然后对图像进行匿名化、标记化,最后传送到云端进行 AI 诊断测试。

对于患者来说,好处是显而易见的:为尿液样本拍照比开车去附近的医院要方便得多。对于临床医生而言,这种在家测试可以使候诊室变得简单,并帮助医院工作人员确定紧急情况的优先次序。

这种基于 AI 的尿检系统,可以检测从尿路感染到酮症、肾脏疾病、妊娠健康和膀胱癌。而 KIST 的最新研究,无疑使人们对于 AI 尿检未来的更多应用充满信心。

Asan Medical Center 的 Jeong 教授说:“对于需要手术治疗的患者,最大限度地减少不必要的活检和治疗,可以高精度地诊断癌症,从而大大降低医疗成本和医务人员的工作量。这项研究开发了一种智能生物传感器,仅通过尿液检测就能以几乎 100%的准确性快速诊断前列腺癌,还可以通过尿检将其进一步用于其他癌症的精确诊断。”

当然,对于最新的 AI 尿检技术,还需要更多的临床试验验证其诊断前列腺癌的准确性和特异性。不过相信在更多相关研究的突破下,我们一定能够够早日解决前列腺癌治疗及诊断的难题,造福更多的男性患者。

原始出处:

Hojun Kim, Sungwook Park, In Gab Jeong, et al.Noninvasive Precision Screening of Prostate Cancer by Urinary Multimarker Sensor and Artificial Intelligence Analysis.ACS Nano. 2020 Dec 9. doi: 10.1021/acsnano.0c06946.

作者:学术头条



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  1. 2021-02-02 yaanren
  2. 2021-01-31 misszhang

    前列腺癌相关研究,学习了,谢谢梅斯

    0

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