人工智能诊断癌症 人工智能 癌症 人工智能可以帮助诊断癌症

  识别基于血样的癌症非常困难。通常,医生将化学物质加入血样,使癌细胞变得可见,但是这就使得血样不能再用于其他测试。其他识别癌细胞的技术是基于癌细胞的异常结构,但是这需要花更多的时间(但是在血样中的癌细胞很少),并可能把一些畸形的细胞错误识别为癌细胞。

  现在洛杉矶加利福尼亚大学的研究人员研发出一种技术,该技术将特定的显微镜和一种人工智能算法结合,以非破坏性的方式识别出血样中的癌细胞。这不但可以减少诊断癌症的时间和工作量,还可应用于精准医疗领域。研究人员将这项研究写成论文发表在《Scientific Reports》上。

  该技术中使用的显微镜名为光激性时间伸缩显微镜,它使用纳秒级的光脉冲在每秒内捕获成千上万的细胞图像。将这些图像输入到计算机程序中,这种程序可以区分出细胞的16种不同物理结构,比如直径,对光的吸收程度等。

  通过一些已经被分析过的图像,研究人员使用深度学习技术训练计算机程序识别出癌细胞。在经过若干轮测试之后,研究人员发现,他们的技术比现有的分析技术好17%。他们相信这种技术可以更好地引领数据驱动的癌症诊断。

  通过分析患者的基因,深度学习已经被用于疾病诊断。由于这种技术可以用于识别癌细胞,它还可以帮助研究人员更好地了解导致癌症的基因突变,以更好地对癌症治疗方法进行研究。

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  癌症的病因

  恶性肿瘤的病因尚未完全了解。多年的流行病学研究及实验和临床观察,发现环境与行为对人类恶性肿瘤的发生有重要影响。据估计约80%以上的恶性肿瘤与环境因素有关。各种环境的和遗传的致癌因素可能以协同或序贯的方式引起细胞非致死性的DNA损害,从而激活原癌基因或(和)灭活肿瘤的抑制基因,加上凋亡调节基因和(或)DNA修复基因的改变,使细胞发生转化。被转化的细胞可先呈多克隆性增生,经过一个漫长的多阶段演进过程,其中某个克隆相对无限制扩增,通过附加突变,选择性形成不同特点的亚克隆,从而获得浸润和转移能力,形成恶性肿瘤。因此,肿瘤从本质上来说是一种基因病。

  1. 外界因素

  (1)化学因素:如烷化剂、多环芳香烃类化合物、氨基偶氮类、亚硝胺类、真菌毒素和植物毒素等,可诱发肺癌、皮肤癌、膀胱癌、肝癌、食管癌和胃癌等。

  (2)物理因素:电离辐射,如X线可引起皮肤癌、白血病等,紫外线可引起皮肤癌,石棉纤维与肺癌有关,滑石粉与胃癌有关,烧伤深瘢痕和皮肤慢性溃疡均可能发生癌变等。

  (3)生物因素:主要为病毒,其中1/3为DNA病毒,2/3为RNA病毒。DNA病毒如EB病毒与鼻咽癌、伯基特淋巴瘤有关,人类乳头状病毒感染与宫颈癌有关,乙型肝炎病毒与肝癌有关。RNA病毒如T细胞白血病/淋巴瘤病毒与T细胞白血病/淋巴瘤有关。此外,幽门螺杆菌感染与胃癌发生也有关系。

  2. 内在因素

  (1)遗传因素:真正直接遗传的肿瘤只是少数不常见的肿瘤,遗传因素在大多数肿瘤发生中的作用是增加了机体发生肿瘤的倾向性和对致癌因子的易感性,如结肠息肉病、乳腺癌、胃癌等。

  (2)免疫因素:先天性或后天性免疫缺陷易发生恶性肿瘤,如丙种蛋白缺乏症患者易患白血病和淋巴造血系统肿瘤,肾移植后长期应用免疫抑制剂的患者,肿瘤发生率较高,但大多数恶性肿瘤发生于免疫机能“正常”的人群,主要原因在于肿瘤能逃脱免疫系统的监视并破坏机体免疫系统,机制尚不完全清楚。

  (3)内分泌因素:如雌激素和催乳素与乳腺癌有关,生长激素可以刺激癌的发展。

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