科研人員借助AI提高甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性辨別力
記者14日從西湖大學了解到,該校研究團隊將人工智能技術(shù)用于近千例甲狀腺結(jié)節(jié)病人的蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了幫助區(qū)分甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的蛋白質(zhì)分子標記物的組合。該標記物系列將有望大幅提高甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性判斷的準確度。
研究人員介紹,甲狀腺結(jié)節(jié),即甲狀腺腫瘤,可由多種因素引起,在當代人群中較為高發(fā)。與多數(shù)結(jié)節(jié)一樣,甲狀腺結(jié)節(jié)也有良性與惡性的區(qū)別。良性的甲狀腺結(jié)節(jié)對日常工作生活不會有影響,惡性的甲狀腺結(jié)節(jié)則需要盡早醫(yī)治。然而,臨床實踐中,大約有30%的甲狀腺結(jié)節(jié),缺少行之有效的良性、惡性判斷方法。
為解決這一難題,西湖大學生命科學學院郭天南實驗室與工學院李子青實驗室聯(lián)手,并同國內(nèi)外多個臨床團隊進行了合作。
在本次研究中,實驗團隊分析了911個甲狀腺結(jié)節(jié)攜帶者的組織樣品,進行了基于數(shù)據(jù)非依賴的蛋白質(zhì)組學分析,生成了2421個蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)。
由于實驗所涉及的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)量龐大,同時部分甲狀腺結(jié)節(jié)在分子水平上差別微小,研究團隊使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)進行了篩選。他們找到能夠區(qū)分良性與惡性結(jié)節(jié)的14個關(guān)鍵性的蛋白質(zhì)組合,這些組合構(gòu)成了可以判斷良惡性的模型。
隨后,研究團隊用該模型去預測未知良惡性的甲狀腺結(jié)節(jié),再與臨床手術(shù)后的病理結(jié)果作比較。結(jié)果顯示,在對來自中國的四家醫(yī)院提供的288個甲狀腺石蠟樣本及64個甲狀腺結(jié)節(jié)穿刺樣本的良惡性的判斷上,該方法的準確率達到90%。
據(jù)了解,目前該方法正在更多的臨床中心進行測試,以進一步優(yōu)化人工智能模型,并已在申請專利。
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