人工智能可能很快在症状出现前就能检测疾病。麦吉尔大学（McGill University）的科学家开发了一种新的人工智能工具，能够发现隐藏在单细胞深处的细微疾病迹象。
该工具名为DOLPHIN，可能改变医生诊断和治疗多种疾病的方式。本文将探讨研究人员构建了什么、它如何工作，以及它如何影响早期疾病检测和个性化医疗。该项目由麦吉尔大学医学院助理教授、麦吉尔大学健康中心研究所（Research Institute of the McGill University Health Centre）科学家丁军（Jun Ding）领导。
AI工具如何用于疾病检测
麦吉尔团队创建了DOLPHIN来观察细胞内部的真实情况，这是大多数当前基因测试无法完全做到的。DOLPHIN不将基因视为单一单位，而是分析基因如何由称为外显子（exons）的小片段拼接而成。这种详细视图有助于检测可能预示早期疾病迹象的分子变化。
"基因不仅仅是一个整体，它们就像由许多小块组成的乐高积木，"第一作者宋凯璐（Kailu Song）表示。"通过观察这些片段如何连接，我们的工具揭示了长期以来被忽视的重要疾病标志物。"
研究人员在胰腺癌（pancreatic cancer）患者数据上测试了该工具，发现了其他方法遗漏的800多个遗传标记。它甚至能区分哪些患者有侵袭性高风险肿瘤，哪些患者病情较轻。
丁军表示，"该工具有潜力帮助医生将患者与最可能有效的疗法匹配，减少治疗中的试错。"该系统依靠人工智能分析大量单细胞数据，识别指向疾病的RNA表达（RNA expression）微小变化，而这些变化在症状出现前就已存在。
发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上的这项研究，突显了机器学习如何重塑细胞生物学。医生可能有一天能在疾病通过扫描或症状显现前，就利用人工智能在细胞层面检测问题。
AI技术对医学的意义
除了发现隐藏的疾病标志物，DOLPHIN还推动研究人员更接近构建"虚拟细胞"——模拟人类细胞行为、突变或对药物反应的数字模型。通过生成更完整的单细胞谱，科学家可以在计算机上测试潜在治疗方法，然后再进行实验室或临床试验。
这种建模可能降低研究成本并加速药物开发。它还可以帮助确定哪些患者可能从特定疗法中受益，使个性化医疗更准确高效。
丁军团队表示，下一步是将DOLPHIN扩展到处理多种疾病的数百万个细胞。这一扩展可能使AI驱动的细胞建模成为生物医学研究和临床诊断的常规部分。
影响巨大。在疾病表面化前检测它们，可以给医生一个关键的提前量——改善治疗效果、减少侵入性测试，并以前所未有的方式实现个性化护理。像DOLPHIN这样的工具预示着一个未来：医生不仅能早期治疗疾病，还能在疾病开始前就捕获它。
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