科学家使用人工智能追寻白血病

人工智能能够检测出最常见的一种血癌--急性髓系白血病(AML)--具有很高的可靠性。德国神经退行性疾病中心(DZNE)和波恩大学的研讨人员现在现已在一项概念研讨中证明了这一点。他们的办法是依据对血液中发现的细胞的基因活性的剖析。在实践中，这种办法能够支撑惯例确诊，并或许加快医治的开端。这项研讨成果已在杂志上宣布。iScience.

人工智能是医学中一个备受评论的论题，尤其是在确诊学范畴.“咱们的方针是在一个详细比如的根底上查询潜力，”Joachim Schultze教授解说说，他是DZNE的研讨小组组长，也是波恩大学莱姆研讨所基因组学和免疫调节系主任。“由于这需求很多的数据，咱们评价了有关血细胞基因活性的数据。咱们已对这一主题进行了很多的研讨，成果能够终究靠数据库取得。因而，咱们有一个巨大的数据库。咱们已收集了简直一切现有的数据。”

基因活性指纹图谱

Schultze和他的搭档们专心于“转录组”，这是一种基因活性的指纹。在每个细胞中，取决于它的情况，只要某些基因被“翻开”，这反映在它们的基因活动特征中。正是这样的数据--从血液样本中的细胞中提取的、跨过数千个基因的数据--在现在的研讨中进行了剖析。“转录组包含有关细胞情况的重要信息。但是，经典确诊是依据不同的数据。因而，咱们想找出使用人工智能，即可练习算法，对转录组做多元化的剖析能轻松完成什么，”舒尔茨说，他是波恩的“免疫传感”小组的成员。“久远来说，咱们计划把这个办法使用于进一步的课题，特别是在痴呆症方面。”

现在的研讨重点是反洗钱。假如没有满足的医治，这种方式的白血病将导致数周内逝世。AML与病理改动的骨髓细胞的增殖有关，骨髓细胞终究可进入血液。终究，健康细胞和肿瘤细胞都会在血液中漂移。一切这些细胞都表现出典型的基因活性形式，这些都是在剖析中考虑到的。超越12，000份血液样本的数据--这些来自105项不同的研讨--都被考虑在内：这是迄今为止对AML进行元研讨的最大数据集。这些血液样本中约有4 100份来自被确诊为急性髓系白血病的个人，其他的样本是从患有其他疾病的个人或健康人身上提取的。

高命中率

科学家们把他们的算法作为数据集的一部分。输入包含有关样本是否来自AML患者的信息。Schultze说：“然后这些算法查找转录组中特定疾病的形式。这是一个很大程度上是自动化的进程。这叫做机器学习。”在此形式识别的根底上，对进一步的数据进行了剖析和分类，行将数据分为有AML的样本和没有AML的样本。“当然，咱们咱们都知道分类是在原始数据中列出的，但软件没有。然后咱们查看了命中率。一些使用办法的命中率在99%以上。事实上，咱们测验了机器学习和人工智能曲目中的各种办法。实践上，有一种算法特别好，但其他算法紧随其后。”

实践使用？

Schultze说，这种办法在实践使用中能够支撑传统的确诊办法，并有助于节约本钱。“原则上，一份由家庭医生收集的血样送到实验室做多元化的剖析就满足了。我想费用不到50欧元。”经典的AML确诊包含多种办法。舒尔茨指出，其间一些项目每次运转要花费几百欧元。“但是，咱们还没有开宣布一个可行的测验。咱们仅仅证明了这一办法在原则上是有用的。因而，咱们为开发一种测验奠定了根底。”

Schultze着重，AML的确诊往后将持续需求专科医生。“这样做的意图是为专家们供给一种东西来支撑他们的确诊。此外，许多患者阅历了真实的奥德赛，直到他们终究找到了一名专家并得到了确诊。”由于在前期阶段，AML的症状或许类似于重感冒。但是，AML是一种要挟生命的疾病，应该赶快医治.“依据咱们的研讨，经过血液测验，能够幻想家庭医生现已澄清了对AML的置疑。当置疑得到证实时，患者会被转介到专科医生那里。这样的话，确诊或许会比现在更早，医治或许会更早开端。”