人工智能可以通过“僵尸细胞”预测乳腺癌风险

　　

哥本哈根大学的一项新研究表明，新的人工智能技术能够更好地检测受损细胞，更准确地预测患乳腺癌的风险，全世界的女性都可以看到更好的治疗方法。

乳腺癌是最常见的癌症之一。2022年，该疾病在全球造成67万人死亡。现在，哥本哈根大学的一项新研究表明，人工智能可以通过扫描不规则细胞来帮助女性改善治疗，从而提供更好的风险评估。

这项发表在《柳叶刀数字健康》(The Lancet Digital Health)上的研究发现，人工智能技术在预测癌症风险方面的效果远远好于目前乳腺癌风险评估的临床基准。

研究人员利用哥本哈根大学开发的深度学习人工智能技术，分析了捐赠者的乳腺组织活检，以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一大飞跃。每年进行数百万次活组织检查，这项技术可以帮助我们更好地识别风险，并为妇女提供更好的治疗，”细胞和分子医学系副教授、该研究的高级作者Morten Scheibye-Knudsen说。

预测患乳腺癌的几率是五倍

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死亡细胞。衰老的细胞代谢仍然活跃，但已经停止分裂。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，衰老细胞也会引起炎症，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，研究人员能够比Gail模型更好地预测乳腺癌的风险，Gail模型是目前评估乳腺癌风险的黄金标准。

“我们还发现，如果我们把我们自己的两个模型或我们的一个模型与盖尔评分结合起来，我们得到的结果在预测患癌症的风险方面要好得多。一个模型组合给了我们4.70的优势比，这是巨大的。这项研究的第一作者Indra Heckenbach说:“如果我们能从健康的活检样本中观察细胞，并预测捐赠者几年后患癌症的风险几乎是五倍，这是很重要的。”

经过“僵尸细胞”训练的算法可以提供更好的治疗

研究人员将人工智能技术训练在细胞培养中培养的细胞，这些细胞被故意破坏，使其衰老。研究人员随后在供体活检上使用人工智能来检测衰老细胞。

“我们有时把它们称为僵尸细胞，因为它们已经失去了一些功能，但还没有完全死亡。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，我们的算法着眼于细胞核是如何形成的，因为当细胞衰老时，细胞核变得更加不规则，”Indra Heckenbach解释说。

这项技术要应用于临床还需要几年的时间，但到那时它就可以在世界范围内应用，因为它只需要标准的组织样本图像来进行分析。Morten scheibyye - knudsen补充说，然后，全球的女性都可以利用这一新发现获得更好的治疗。

“我们将能够利用这些信息根据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危人群，他们可以更频繁地进行乳房x光检查和活组织检查，我们可以更早地发现癌症。与此同时，我们可以减少低风险个体的负担，例如减少活检次数。”