"Kan Damlası ile Kanser Testi" nin yapay zeka ile geliştirilmiş versiyonu etkili midir?
Görüntü kaynağı @Visual China
Makale Akademik Başlıklar
Bakteriler, mantarlar, virüsler ... Bu mikroorganizmalar her yerdedir ve insan yaşamıyla yakından ilgilidir. İnsan bağırsaklarında çok sayıda mikroorganizma depolanır, sadece gıdanın sindirimini ve emilimini teşvik etmekle kalmaz, bağırsak bağışıklık sistemini düzenler, aynı zamanda obezite, şeker hastalığı ve bazı bağırsak hastalıkları ile de ilgilidir. Daha da korkutucu olan, son çalışmaların bağırsak mikroplarının birçok tümörün oluşumu ve gelişimi ile ilişkili olduğunu göstermesidir.
Nature tarafından bugün yayınlanan bir araştırmaya göre, San Diego, California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, kanser genom haritasında 33 farklı kanser türünden 18.116 tümör örneğini analiz etti. Farklı kanser türlerine sahip hastaların doku ve kanındaki mikrobiyal DNA'da farklılıklar olduğu tespit edildi.
Bunun için araştırmacılar bir Makine öğrenimi modeli , Model Kandaki mikrobiyal DNA'nın türünü analiz ederek, deneğin kansere sahip olup olmadığını ve kanserin türünü belirlemek mümkündür. . Erken kanserlerde bile, kandaki mikrobiyal veriler hala birden fazla kanser türünü ayırt edebilir.
Doğa kağıdı
Bilmek, Kanserin korkunç olmasının nedeninin büyük bir kısmı, erken aşamada tespit edilmesinin zor olmasıdır.Çok sayıda hasta, teşhis konulduğunda hastalığın ileri aşamasına çoktan girmiştir. Öyleyse, tümör oluşumunu erken bir aşamada doğru bir şekilde taramanın basit bir yolu var mı?
Son yıllarda birçok bilim insanı "Sıvı Biyopsi" Teknoloji büyük ilgi uyandırdı, kanserin erken teşhisi amacına ulaşmak için kandaki tümör hücrelerinin kırık DNA'sını bulmaya çalışıyorlar. Bu nedenle sıvı biyopsi tekniği de "Kanser için kan testi" .
Science'ta 2017'de yayınlanan bir araştırma, mikroorganizmaların çoğu pankreas tümörünü istila edebileceğini ve hastalar tarafından alınan kemoterapi ilaçlarını parçalayabildiğini gösterdi. Bu fenomen, Kaliforniya Üniversitesi, San Diego'da bir doktora öğrencisi olan Poore'un dikkatini çekti ve bakteri ve virüslerin temsil ettiği bilgilerin kanser teşhisi sürecinde rol oynayabileceğini tahmin etti.
Bu nedenle, Mikrobiyoloji İnovasyon Merkezi direktörü Profesör Knight ve mikrobiyoloji ve kanser teşhisi üzerine araştırmalar yapmak için disiplinler arası bir ekip ile çalıştı. İlk olarak, ABD Ulusal Kanser Enstitüsü'nün tümör genlerini ve binlerce kanser hastasından alınan diğer bilgileri içeren bir veritabanı olan Kanser Genom Atlası'na baktılar. Yapmaları gereken şey, insan dizileme verilerinde mikrobiyal DNA'yı taramak.
sonunda, Araştırmacılar, 10.418 hastadan ve 33 farklı kanser türünden alınan 18.116 tümör örneğinde spesifik kanserlerle ilişkili mikrobiyal özellikler buldular. Alphapapillomavirus ve Hepacivirus gibi bazıları rahim ağzı kanseri, baş ve boyun kanseri ve hepatosellüler karsinom gibi önceki çalışmalarla aynıdır ve Fusobacterium gastrointestinal tümörlerle ilgilidir. .
Ek olarak, araştırmacılar ayrıca mikrobiyal özelliklerin farklı kanser türlerini ayırt edebildiğini buldular, örneğin Faecalibacterium (Faecalibacterium) kolon kanserini diğer kanserlerden ayırt edebilir.
Son yıllarda bilim adamları, insan vücudunda yaşayan mikroorganizmaların kanserin oluşumu ve gelişimi ile yakından ilişkili olduğunu yavaş yavaş keşfettiler.
Binlerce kanser örneğinin mikrobiyolojik özelliklerini inceledikten sonra, Belirli mikrop türlerini belirli tümörlerle ilişkilendirmek için binlerce makine öğrenimi modelini eğitti ve test etti Daha sonra, bu makine öğrenimi modellerinin kanser türünü hastanın kan mikrobiyal verilerinden ayırt edebildiğini keşfettiler.
Ancak, kanserin tespit edilmesinin son derece zor olduğu erken evrelerde bu bulgular etkili midir?
Bu amaçla, araştırmacılar ileri kanserli hastaları (evre III ve IV) veri tabanından çıkardılar ve hastanın kanındaki mikrobiyal veriler aracılığıyla birçok erken kanser türünün hala ayırt edilebileceğini buldular. Araştırma ekibi, numunelerin en titiz biyoinformatik saflaştırmasını gerçekleştirmek için mikrobiyal verilerin% 90'ından fazlasını kaldırdığında, sonuçlar hala geçerliydi.
Daha sonra araştırmacılar, bu makine öğrenimi modellerinin erken kanser teşhisi sağlayıp sağlamadığını doğrulamak için yola çıktı.
Kaliforniya Üniversitesi, San Diego'daki Moore Kanser Merkezi'nden 59 prostat kanseri hastası, 25 akciğer kanseri hastası, 16 melanom hastası ve teşhis edilmemiş 69 kanser hastasının kan ve plazma örneklerini analiz ettiler ve bunları buldular. Makine öğrenimi modelleri, çoğu kanser hastasını kanser olmayan hastalardan ayırabilir.
Bu modelin akciğer kanserini teşhis etme hassasiyeti (gerçek pozitif, kanseri tespit etme yeteneği) % 86 Özgüllük (gerçek negatif, aslında kanser olmadığını tespit etme yeteneği) 100% Ayrıca bu model, farklı kanser türlerini de ayırt edebilmektedir.Örneğin, bu modelin prostat kanseri ve akciğer kanseri hastalarını ayırt etme duyarlılığı% 81'dir.
Araştırmacılar şöyle dedi: Bu model sadece kanseri teşhis etmek için bir araç değil, aynı zamanda kanser tedavi sürecinin uzun vadeli izlenmesi için de bir araçtır. Bu sonuçlar ilerideki testlerde hala geçerliyse, bu kanser hastalarının tedavisi ve kanserin erken teşhisi için büyük önem taşıyacaktır.
Dokularda ve kanda mikrobiyal DNA
Şu anda, çoğu kanserin teşhisi, tümörü çıkarmak için ameliyat ve ardından tümörü analiz etmek için bir patolog (yani biyopsi) gerektirir. Bu yöntem sadece hasta için büyük travmalara neden olmayacak, aynı zamanda pahalı ve zaman alıcı olacaktır.
Şimdi bazı şirketler "sıvı biyopsi" teknolojisi geliştirmeye çalışıyor, sadece kan çekerek ve tümörlerden dolaşımdaki DNA'yı tespit ederek kanseri hızlı bir şekilde teşhis etmeye çalışıyor. Bu yöntem, belirli kanser hastalarının hastalığın ilerlemesini izlemek için halihazırda kullanılabilir, ancak ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) bunu kanser teşhisi için onaylamadı.
San Diego Hassas İmmünoterapi Merkezi'nin müdür yardımcısı Patel, sıvı biyopsi ve erken kanser teşhisinin hızla gelişmesine rağmen, mevcut sıvı biyopsi teknolojisinin erken kanser ve normal gen mutasyonları olan hastaları ayırt edemediğini söyledi. Bu nedenle, mevcut sıvı biyopsi tekniklerinin çoğu zaman yanlış negatif sonuçları vardır.
Bu şekilde kanda dolaşan tümör DNA'sını tespit etmekle karşılaştırıldığında, Kandaki tümörle ilişkili mikroorganizmaların DNA'sını tespit etmenin avantajları açıktır , Kanserin erken evresindeki kanserin varlığını ve türünü doğru bir şekilde tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda normal gen mutasyonları olan kanser hastalarını da tespit eder.
Bununla birlikte, araştırmacılar, mikrobiyal DNA'ya dayalı kanseri teşhis etme yönteminin hala yanlış negatif sonuçlara sahip olabileceğine, ancak gelecekte Bu makine öğrenimi modelini iyileştirmek ve bu yeni yöntemi daha doğru hale getirmek için daha fazla veri kullanacaklar.
Araştırmacılar ayrıca, makine öğrenme modeli kanseri teşhis etmek için kullanılsa bile, hastaların tümörün evresini ve yerini belirlemek için daha fazla incelemeye ihtiyaç duyabileceğini de söyledi.
Mikrobiyom İnovasyon Merkezi Direktörü Profesör Knight, Neredeyse önceki tüm çalışmalar, tümörlerin mikroorganizma içermeyen bir ortam olduğunu varsayarken, kanser hücreleri ile bakteriler, virüsler ve insan vücudundaki diğer mikroorganizmalar arasındaki karmaşık etkileşimleri göz ardı ediyordu. , Vücudumuzdaki mikrobiyal genlerin sayısı insan genlerinin sayısını çok aşıyor, bu nedenle sağlığımız için önemli ipuçları sağlayabilmeleri şaşırtıcı değil. Bu araştırmanın bilim insanlarını mikroorganizmalar hakkında net bir anlayışa sahip olmaya teşvik edeceğini umuyoruz ve kanser teşhisi sadece bir başlangıç olabilir. "
Orijinal kağıda bağlantı:
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2095-1
Aynı dönemdeki makaleleri incelemek için bağlantılar:
https://www.nature.com/articles/d41586-020-00637-w
Referans malzemeleri:
https://www.eurekalert.org/emb_releases/2020-03/uoc--mdi030920.php
