AI驅動的血液檢測徹底改變早期癌症檢測
AI血液檢測以98%的準確率檢測1a期乳腺癌，為多癌症早期檢測和個性化治療鋪平道路。
喬瑟夫·沙維特
發布日期：2024年12月17日上午8:13（太平洋標準時間）
一種突破性的激光和AI技術以98%的準確率檢測1a期乳腺癌。（圖片來源：Adobe Stock）
乳腺癌作為全球女性中最常見的癌症，始終對公共健康構成重大挑戰。它是癌症相關死亡的主要原因之一。
儘管在預防、診斷和治療方面的進展改善了近幾十年的治療效果，但晚期診斷仍然是一個持續的障礙。隨著疾病的進展，生存率急劇下降。早期檢測——即腫瘤尚未擴散且治療最有效的時期——仍然是提高生存率的關鍵。
一種結合激光分析和人工智能的尖端方法提供了一種變革性解決方案，能在症狀出現之前顯著檢測到乳腺癌的早期階段。
來自愛丁堡大學的研究人員優化了一種稱為拉曼光譜技術的方法，並將其與機器學習相結合，以實現前所未有的靈敏度來識別1a期乳腺癌。這一突破標誌著早期干預和個性化醫療的關鍵一步，並具有多種癌症類型的潛在應用。
拉曼光譜技術的潛力
拉曼光譜等光譜技術因其能進行非侵入性、實時的分子分析而在生物醫學研究中受到關注。
拉曼光譜技術的原理是將激光束照射到生物樣本（例如血漿）中，分析散射光以檢測微妙的化學變化。這些變化能揭示由疾病（包括癌症）引起的分子變化。
這種基於激光的方法在各種研究中顯示出令人印象深刻的結果。例如，拉曼光譜技術已被用來區分腫瘤細胞與正常細胞，識別放射抗性癌細胞，甚至在血液、尿液、唾液和淚液等生物液體中檢測癌症生物標誌物。在某些情況下，這種方法的診斷準確率超過95%，使其成為早期檢測的有前景工具。
在最近的一項初步研究中，拉曼光譜技術以98%的準確率檢測到1a期乳腺癌。通過專注於血漿中的早期分子變化，這種方法顯著超越了傳統診斷工具，後者通常僅在癌症進展到2期或更高時才能檢測到。
全球對早期檢測的需求
儘管取得了顯著進展，現有的乳腺癌診斷方法仍存在明顯的局限性。常用的診斷工具包括體檢、影像技術（如乳房攝影）和活檢。雖然這些方法有效，但通常僅在癌症已經進展後才能檢測到，降低了成功治療的可能性。
液體活檢分析血液或其他體液中的生物標誌物，已成為一種有前景的替代方案。然而，當前的液體活檢技術在靈敏度上存在挑戰，特別是在檢測早期癌症方面。許多生物標誌物在早期階段缺失或存在的濃度過低，無法檢測到。
這種創新的基於拉曼光譜的方法通過檢測血漿中的癌症特異性分子變化來應對這些挑戰。通過將激光技術與人工智能相結合，研究人員實現了現有技術無法比擬的診斷精度。
這一突破的影響不僅限於乳腺癌。類似的方法在檢測其他癌症類型（如前列腺癌和肺癌）方面也顯示出良好的準確性。
研究人員的目標是擴展這一新技術，以包括其他癌症的早期檢測，並建立一個多癌症篩查的綜合數據庫。最終目標是開發一種通用篩查測試，能在最早期識別多種癌症類型，為更有效的治療和提高生存率鋪平道路。
挑戰與未來步驟
儘管潛力巨大，這項技術仍面臨幾個挑戰。目前的大多數研究（包括最近的初步研究）涉及相對較小的樣本量。擴大這些研究以納入更大、更具多樣性的人群對於驗證該方法的可靠性至關重要。
此外，雖然初步研究顯示出在識別早期乳腺癌方面的卓越準確性，但仍需進一步研究以確保其在其他癌症類型和階段的適用性。
另一個限制在於癌症分期與分級的分析。癌症分級關注腫瘤的侵襲性，而分期則描述其在體內的擴散情況。許多研究專注於癌症分級，卻未考慮提供關於疾病進展和治療結果關鍵見解的分期特異性變化。解決這一差距將提高該方法的診斷和預後價值。
邁向個性化醫療的一步
能夠區分乳腺癌亞型尤其值得注意。亞型特異性診斷對於個性化治療至關重要，因為不同亞型對治療的反應不同。
例如，一項使用ATR-FTIR光譜技術的研究在識別乳腺癌亞型方面達到100%的準確率。儘管這種方法也顯示出重要潛力，但在未考慮分期特異性變化的情況下將癌症樣本合併，這是新拉曼光譜方法希望克服的一個局限。
研究團隊計劃擴大他們的工作，涉及更大的研究人群並探索其他癌症的應用。通過完善技術並納入其他癌症類型的數據，他們的目標是創建一種強大的篩查測試，能徹底改變全球早期癌症檢測的格局。
這項突破性研究突顯了將拉曼光譜技術與人工智能相結合的力量，以解決癌症護理中最緊迫的挑戰之一：早期檢測。通過在癌症最早階段進行識別，這種方法為顯著改善生存率和推進個性化醫療帶來希望。
該研究發表在《生物光子學期刊》上，反映了來自愛丁堡大學、亞伯丁大學和萊茵-瓦爾應用科學大學等機構研究人員的合作努力。研究所需的血樣由北愛爾蘭生物庫和乳腺癌現在組織提供。
喬治·唐斯博士總結了這項技術的願景：“我們只需將其應用於其他癌症類型，並建立一個數據庫，然後這可以用作多癌症測試。”未來的道路可能面臨挑戰，但潛在的獎勵——一個能夠早期檢測癌症並有效治療的未來——是無法忽視的。
這項研究的發展不僅展示了科技的潛力，也為未來的醫療提供了新的希望。隨著技術的進步，我們期待著一個能夠早期識別癌症並提供個性化治療的時代。
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