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全新角度检测癌症——人工智能“验血”

2020-03-13 10:15:37  来源:学术经纬

顶尖学术期刊《自然》今天上线了一项有关癌症诊断的重要研究。来自加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的科学家,训练人工智能从血液中鉴定来自微生物的线索,不仅可以识别出癌症,还能对不同类型的癌症做出区分。研究机构评价说,这项新的诊断工具,“可能会改变人们观察和诊断癌症的方式”。

我们知道,目前大多数癌症在诊断时需要进行手术活检,从可疑的肿瘤部位取出样本,并由富有经验的专家寻找某些与癌症相关的分子标记物。这样的方法耗时、昂贵,还因为是入侵式的,可能给患者带来痛苦。

正因为如此,很多科研人员正在努力开发液体活检技术,希望通过简单的验血,快速识别出特定的疾病。

现有的各种液体活检技术,检测目标大多针对我们自身的基因组,例如血液中从肿瘤脱落的DNA,或是特定的蛋白质等。而在今天要介绍的这项新技术中,研究人员另辟蹊径,让我们体内的“外来者”透露肿瘤的信息。

世界上几乎各个角落都有细菌、病毒等微生物的存在,人体内也不例外。事实上,常驻人体的微生物数量远超我们自己的细胞数量,它们的核酸片段(DNA或RNA)经血液游荡在我们全身。

近年越来越多的研究证据开始显示,人体微生物对多种类型的肿瘤有“贡献”。就以微生物最丰富的部位肠道为例,学术经纬在过去也和读者朋友们介绍过多项研究,有些肠道细菌可能引发结直肠癌,还可能通过免疫系统影响肝癌的发生、诱发白血病,等等。

正在UCSD医学院攻读博士的Gregory Poore和他的导师Rob Knight教授也注意到了细菌、病毒和癌症的关系,并且猜想,这些微生物在癌症中起的作用或许比现在所知的更大。“以前的癌症研究工作大多假设肿瘤是在无菌环境,而忽略了人的癌细胞与细菌、病毒以及其他生活在人体的微生物可能有复杂的相互作用。”Knight教授说。

于是,他们有了一个全新而大胆的思路:分析血液中来自微生物的遗传物质,可以根据其特征模式来识别体内的肿瘤吗?

研究人员第一步通过已有的人类肿瘤样本,来确认癌症相关的微生物核酸特征。他们从美国国家癌症所“癌症基因组图集”数据库(TCGA)获得了大约18000份样本,对其全基因组数据(DNA序列)和全转录组数据(RNA序列)重新检查。这些样本涵盖了33种癌症、10000多个病例,包括原发性和复发性肿瘤以及转移扩散的肿瘤,既有肿瘤组织也有相邻组织和血液样本。

从几千份样本中找到独特的微生物特征后,研究人员把工作交给了人工智能,训练机器学习模型来挖掘大量数据,把特定的微生物序列特征与特定的癌症相匹配。

为了尽量避免在样本采集、测序等各个步骤中可能存在的微生物污染问题,研究人员对数据集做了严格的生物信息学过滤。而且,在癌症3期、4期的数据从数据集中去除后,发现模型依然可以对许多癌症做出区分,这意味着,癌症的早期阶段就能从血液中读取出特定的微生物核酸特征。

▲在各种组织和肿瘤中都可以发现微生物的核酸片段,利用人工智能对血液中核酸片段的特征进行识别(参考资料[2])

▲在各种组织和肿瘤中都可以发现微生物的核酸片段,利用人工智能对血液中核酸片段的特征进行识别(参考资料[2])

接下来,要让这套AI模型在真实世界中接收检验。来自UCSD Moores癌症中心的合作者提供了包括前列腺癌、肺癌和黑色素瘤等100名患者的样本,让AI对每份血浆中的微生物核酸特征进行鉴定,并与69名健康无癌个体的血样进行比较。

分析取得了令人欣喜的结果,机器学习模型不仅可以区分患癌和无癌的样本,还相当擅长区分不同类型的癌症:以86%的敏感性识别出肺癌患者,对于无肺部疾病的个体没有出现假阳性报告,并且以81%的准确率区分出前列腺癌和肺癌。

“只要一管血,就能够全面了解肿瘤细胞的DNA和患者微生物群的DNA,可以说,我们迈出了重要的一步,来更好地理解癌症中宿主-环境的相互作用。”这项研究的共同负责人、肿瘤学家Sandip Pravin Patel博士说。他相信,如果这项研究结果能经过未来的检验,“可能会对癌症患者的诊疗和癌症早诊有重要影响”。

▲《自然》同时发表了评论,对这项研究给出积极评价(图片来源:Nature.com)

▲《自然》同时发表了评论,对这项研究给出积极评价(图片来源:Nature.com)

当然,作为一项早期的概念验证研究,这种检测方法要应用到临床还需要做大量工作,而我们对微生物在人体中的作用、在肿瘤微环境中的作用也还有许多需要回答的问题。正如研究者所言,“这只是研究血液微生物群和癌症相互作用的开始”。但随着新认识的积累,我们期待一条全新的治疗途径在脚下展开。

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