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看一眼就知道哪个肺癌基因突变!谷歌AI再获重大突破

  来源:药明康德AI

  近日,《Nature Medicine》上发表了一项重磅研究:来自纽约大学医学院的研究人员开发了一个新的机器学习程序,不仅能够以97%的准确率确定患者的肺癌类型,甚至还可以识别导致异常细胞生长的变异基因!

  肺癌是生存率最低的癌症之一,据统计,在美国每年有超过15万人死于与疾病相关的并发症。更让人沮丧的是,在过去四十年中,尽管癌症患者的总生存率提高了2倍多,但肺癌患者的生存率几乎没有提高。目前仅有5%的肺癌患者生存期超过10年。在肺癌的诊断和治疗方面,人们还有很长的路要走。

  研究人员团队使用了来自Google的深度卷积神经网络Inception v3,并使用来自The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据集的1634张图像对其进行了重新训练。TCGA是一个由美国国家癌症研究所(NCI)和美国国家人类基因组研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)维护的公共数据集,包含了33种不同类型的癌症,以及每种癌症中存在的基因组变化数据。


▲上图为AI模型从癌变组织图像中识别两种肺癌类型的示意图。其中左图为原始图像,右图为AI输出的肺癌类型图谱。右图中的红色部分为鳞状细胞癌,蓝色部分为肺鳞状细胞癌,灰色部分为正常肺部组织(图片来源:NYU
School
of
Medicine)

▲上图为AI模型从癌变组织图像中识别两种肺癌类型的示意图。其中左图为原始图像,右图为AI输出的肺癌类型图谱。右图中的红色部分为鳞状细胞癌,蓝色部分为肺鳞状细胞癌,灰色部分为正常肺部组织(图片来源:NYU School of Medicine)

  在完成了对Inception v3的训练之后,研究人员开始使用该神经网络,来区分腺癌(LUAD)和鳞状细胞癌(LUSC),这两种癌症都是肺癌最常见的形式。结果显示,尽管样本中出现了在之前训练中从未出现的特征,比如血块、炎症、坏死区域和肺萎缩等等,Inception v3仍然可以正确识别绝大部分样本中的肺癌类型,正确率最高可到达97%。更加令人印象深刻的是,该模型在一台拥有单一图形处理器的电脑上运行时,平均计算时间只需短短20秒。


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