哥本哈根大学的新研究显示，全球女性可能因新的人工智能技术获得更好的治疗。该技术能够更好地检测受损细胞，并更精确地预测患乳腺癌的风险。
乳腺癌是最常见的癌症类型之一。2022 年，该疾病在全球导致 67 万人死亡。如今，哥本哈根大学的一项新研究表明，人工智能通过扫描外观不规则的细胞进行更好的风险评估，能够帮助女性改善治疗。
这项研究发表在《柳叶刀·数字健康》上，发现人工智能技术在预测癌症风险方面远优于当前乳腺癌风险评估的临床基准。
研究人员使用哥本哈根大学开发的深度学习人工智能技术，分析捐赠者的乳腺组织活检，寻找受损细胞的迹象，这是癌症风险的一个指标。
“该算法是我们识别这些细胞能力的巨大飞跃。每年都要进行数百万次活检，这项技术可以帮助我们更好地识别风险，为女性提供更好的治疗，”细胞与分子医学系副教授、该研究的资深作者 Morten Scheibye-Knudsen 说。
预测患乳腺癌风险高达五倍的病例
评估癌症风险的一个核心方面是寻找由所谓的细胞衰老引起的濒死细胞。衰老细胞在代谢上仍然活跃，但已停止分裂。先前的研究表明，这种衰老状态有助于抑制癌症的发展。然而，衰老细胞也可能引起炎症，从而导致肿瘤的发展。
通过使用深度学习人工智能在组织活检中寻找衰老细胞，研究人员在预测乳腺癌风险方面比用于评估乳腺癌风险的当前黄金标准 Gail 模型表现得更好。
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“我们还发现，如果我们将我们自己的两个模型结合起来，或者将我们的一个模型与 Gail 评分结合起来，我们在预测患癌风险方面会得到更好的结果。一个模型组合给了我们 4.70 的优势比，这是巨大的。如果我们能够从原本健康的活检样本中的细胞观察，并预测捐赠者在几年后患癌的风险几乎增加了五倍，这是很重要的，”该研究的第一作者 Indra Heckenbach 说。
基于“僵尸细胞”训练的算法可提供更好的治疗
研究人员在细胞培养中故意受损使其衰老的细胞上训练人工智能技术。然后，研究人员将人工智能应用于捐赠者的活检，以检测衰老细胞。
“我们有时称它们为僵尸细胞，因为它们已经失去了一些功能，但它们还没有完全死亡。它们与癌症的发展有关，所以我们开发并训练了算法来预测细胞衰老。具体来说，我们的算法观察细胞核的形状，因为当细胞衰老时，细胞核会变得更加不规则，”Indra Heckenbach 解释说。
这项技术还需要几年才能在临床上使用，但届时它可以在全球范围内应用，因为它只需要标准的组织样本图像来进行分析。然后，全球的女性可能会利用这一新见解获得更好的治疗，Morten Scheibye-Knudsen 补充道：
“我们将能够利用这些信息按风险对患者进行分层，并改进治疗和筛查方案。医生可以更密切地关注高风险个体，他们可以更频繁地进行乳房 X 光检查和活检，我们有可能更早地发现癌症。同时，我们可以减轻低风险个体的负担，例如减少活检的频率。”
来源：
哥本哈根大学 - 健康与医学科学学院
期刊参考：
www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(24)00150-X/fulltext
