近日，荷蘭研究人員在英國《自然》雜志上發(fā)表論文說，他們開發(fā)出一款人工智能系統(tǒng)，可幫助醫(yī)生在手術(shù)中判斷腦腫瘤的具體分類，進(jìn)而做出診斷決策。
一旦手術(shù)刀觸及腦腫瘤邊緣，外科醫(yī)生們就面臨痛苦的抉擇：是切除一些健康的腦組織以確保整個(gè)腫瘤被清除，還是與健康的腦組織保持一定距離但可能留下一些具有威脅性的細(xì)胞。
現(xiàn)在，荷蘭科學(xué)家稱，利用人工智能（AI）技術(shù)讓外科醫(yī)生了解腫瘤，有助于他們作出決斷。
人工智能“斯特金系統(tǒng)”
腦腫瘤等中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤是最致命的癌癥類型之一，主要治療方式包括神經(jīng)外科手術(shù)切除。醫(yī)生在術(shù)中要最大程度切除病灶，同時(shí)盡可能控制神經(jīng)損傷。目前醫(yī)生常借助術(shù)前影像學(xué)和術(shù)中組織學(xué)分析了解腫瘤類型，但有時(shí)難以做出準(zhǔn)確判斷。
荷蘭烏得勒支大學(xué)醫(yī)學(xué)中心等機(jī)構(gòu)的研究人員介紹說，他們利用人工智能技術(shù)開發(fā)出的“斯特金系統(tǒng)”，可結(jié)合納米孔DNA測(cè)序技術(shù)，在相對(duì)較短時(shí)間內(nèi)判斷腫瘤類型。在對(duì)50個(gè)先前采集的腫瘤樣本進(jìn)行分析后，該系統(tǒng)在40分鐘內(nèi)對(duì)其中45個(gè)樣本做出了正確診斷。研究人員說，這表明基于低成本測(cè)序技術(shù)的人工智能工具可幫助醫(yī)生在術(shù)中更好地做出診斷決策。這項(xiàng)研究的帶頭人之一、荷蘭烏得勒支大學(xué)醫(yī)學(xué)中心分子醫(yī)學(xué)中心副教授杰倫·德里德博士說：“進(jìn)行手術(shù)時(shí)必須知道腫瘤的亞型。我們現(xiàn)在的獨(dú)到之處在于，能在手術(shù)過程中進(jìn)行這種精細(xì)、可靠、詳細(xì)的診斷。”后來，該系統(tǒng)在25臺(tái)活體腦部手術(shù)（手術(shù)對(duì)象大部分是兒童）中接受了測(cè)試。這些手術(shù)同時(shí)也采用了顯微鏡下研究腫瘤樣本的標(biāo)準(zhǔn)方法。在新方法作出的診斷中，有18例是正確的。而在另外7例中，新方法給出的診斷結(jié)果未能達(dá)到所需的置信度閾值。研究報(bào)告稱，該系統(tǒng)在不到90分鐘的時(shí)間內(nèi)就作出了診斷，這足以為醫(yī)生在手術(shù)過程中提供決策信息。據(jù)報(bào)道，目前，醫(yī)生除了在顯微鏡下研究腦瘤樣本外，還可以將樣本送去接受更徹底的基因測(cè)序。
一些腫瘤仍難以診斷
但并非所有醫(yī)院都能用上這種基因測(cè)序技術(shù)。美國約翰斯·霍普金斯醫(yī)療中心小兒神經(jīng)外科主任、癌癥專家艾倫·科恩博士說，即使對(duì)那些能用上這種技術(shù)的醫(yī)院來說，也需要等上數(shù)周才能收到測(cè)序結(jié)果。科恩說：“我們不得不在不知道病癥為何的情況下開始治療。”
新診斷方法采用了更快的基因測(cè)序技術(shù)，且只對(duì)一小部分細(xì)胞基因組進(jìn)行測(cè)序，這樣就能在外科醫(yī)生開始在腫瘤邊緣進(jìn)行手術(shù)前得到診斷結(jié)果。德里德說，這個(gè)模型足夠強(qiáng)大，能利用零星的基因數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，就像一個(gè)人只靠圖像中的一個(gè)未知部分來識(shí)別整個(gè)圖像一樣。德里德說：“它（這套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)）自己就能弄清它在研究什么，并進(jìn)行可靠的分類?！?/span>但有一些腫瘤仍難以診斷。手術(shù)期間采集的樣本只有一粒玉米那么大，如果樣本還包含一些健康的腦組織，這套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可能很難找出足夠多的腫瘤特異性標(biāo)志物。據(jù)報(bào)道，研究報(bào)告的合著者、烏得勒支大學(xué)醫(yī)學(xué)中心生物信息學(xué)專家馬克·帕格斯-加萊戈說，為了解決這個(gè)問題，在這項(xiàng)研究中，醫(yī)生們請(qǐng)求病理學(xué)家在顯微鏡下研究樣本，標(biāo)記出腫瘤最多的樣本以供測(cè)序。來自同一患者的腫瘤細(xì)胞的內(nèi)部情況也可能存在差異。這意味著，正在接受測(cè)序的那一小部分樣本或許并不能代表整個(gè)腫瘤。一些不那么常見的腫瘤可能與以前被歸類過的腫瘤并沒有對(duì)應(yīng)關(guān)系。有些腫瘤類型則比其他類型更容易歸類。研究報(bào)告的作者們表示，其他醫(yī)療中心已開始用這種新方法來分析手術(shù)樣本。這說明，該方法在其他人手中也能發(fā)揮作用。但英國倫敦大學(xué)學(xué)院神經(jīng)病理學(xué)教授塞巴斯蒂安·布蘭德納說，對(duì)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序和歸類通常還需要生物信息學(xué)方面的大量知識(shí)，以及能夠勝任該系統(tǒng)的運(yùn)行、故障排除和修復(fù)工作的員工。
小結(jié)
人工智能技術(shù)在近年來的飛速發(fā)展使得醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的開發(fā)與應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)，并且取得了很大的突破。
