IFTNews：医生认为，如果疾病早期发现，治疗癌症的结果会更好。然而，目前的液体活检技术只能在一定程度上检测到癌性肿瘤。
最重要的是，对患者无法个性化治疗也存在限制。最近的癌症药物缺乏足够的细节来解决这个问题。因此，生物技术公司和学术实验室已转向机器学习算法，以帮助促进更好的诊断和治疗。
液体活检的目标
根据科学的液体活检的最初意图是尽快发现癌症。其次是在治疗期间能够监测癌症。然而，没有任何液体活检方法能够在其非常婴儿阶段或血液中的核酸中准确检测到癌症。
那么，这项技术的表现可能会随着被检测癌症的类型而变化，但液体活检组织只能在早期阶段的一半左右才能发现肿瘤，敏感性仅为50％。
发生这种情况是因为有数量有限的已知癌症突变的测定。这意味着，随着发现更多能够帮助鉴定肿瘤的突变，我们可以在疾病发作后立即检测到疾病，并且有很好的部分，这将为基于病人的定制治疗方案铺平道路 - 这正是AI进入图片的地方。
人工智能可以在液体活检过程中解读弱信号
像人脑一样，机器智能算法使用神经网络或数千个相互连接的节点来解释数据。这些网络可以处理大量数据，并独立识别感兴趣的模式，类似于人类医生的大脑将如何做。
鉴于随着更多数据被输入系统，算法可以在智能方面得到提高，这就提供了使用AI来增强液体活检在癌症诊断和治疗中更明确的未来的方法。
现在，癌症基因组公司GRAIL已经开始了他们所谓的大规模研究，利用机器学习建立了一个巨大的健康突变和癌症突变库，并使用了来自白细胞基因组和cfDNA的数据。这些数据将用于培训他们新的癌症筛查算法。
AI有更多的时间
虽然有前途，但机器学习算法可能无法立即为我们带来预期的结果。 “该系统需要更多时间来完善和借鉴现有试验和临床证据。它还需要从多层数据集中抽取虹膜，以提供可用于影响临床决策的可用预测，“日本东京癌症研究基金会科学家Siew-Kee Low表示。
剑桥癌症基因组学公司的John Cassidy说：“由于能够更早，更低地检测癌症，因此肿瘤学将成为一个更为复杂的领域，因为医生们将得到如何实时有效治疗肿瘤的指导。 Cassidy也是一家初创公司的首席执行官，专注于使用机器智能来分析不同液体活检检测结果中cfDNA的突变，基本上分析治疗过程在治疗过程中的有效性。
更多的专家正在以相同的方式接近这个概念。 Landau的实验室今年正式推出了他们的新型AI驱动的癌症突变检测系统，目前正致力于以非常微小的量检测肿瘤碎片，无细胞（cf）DAN，并计划用其技术监测癌症治疗。
该模型将全基因组序列与预先提供的活检样本进行比较，并将从血液中提取的cfDNA残留物中的突变进行比较。一般来说，专家通常通过分析DNA的重复片段来识别测序错误中的肿瘤突变，以预测突变可能存在的可能性。现在，Landau的软件通过寻找复杂的突变模式来提高这一点，同时检查一个片段是否被正确测序。
这如何影响癌症诊断
将AI引入液体活检的新技术预计会降低癌症筛查的成本。
此外，由于它比传统诊断方法（组织活检和成像）的侵入性更小，患者可能更喜欢机器智能。
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