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胰腺癌無(wú)創(chuàng)早期篩查項(xiàng)目

胰腺癌人工智能檢測(cè)器(PAID)

胰腺癌是目前致死率最高的癌癥之一,其特點(diǎn)是進(jìn)展迅速、早期轉(zhuǎn)移和診斷困難。然而,除了傳統(tǒng)的血液標(biāo)志物CA19-9和影像學(xué)手段,現(xiàn)階段尚無(wú)其他有效的方法用于胰腺癌診斷。

北京博遠(yuǎn)與合作者開發(fā)了一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助代謝組學(xué)的胰腺癌無(wú)創(chuàng)檢測(cè)方法。應(yīng)用基于支持向量機(jī)-貪心算法及高分辨質(zhì)譜方法分析非靶向代謝組學(xué)數(shù)據(jù),篩選出17個(gè)血清代謝標(biāo)志物,并建立了基于液相色譜-質(zhì)譜的多反應(yīng)檢測(cè)模式靶向代謝檢測(cè)方法與人工智能疾病分類模型。該研究還結(jié)合單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、組織蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)和質(zhì)譜成像等多組學(xué)技術(shù),揭示了胰腺癌組織中脂質(zhì)代謝變化的機(jī)制,開拓了機(jī)器學(xué)習(xí)輔助代謝組學(xué)用于胰腺癌早期檢測(cè)的高效策略。

該方法共檢測(cè)了4個(gè)隊(duì)列超過1800例樣本,其中包括1033名處于不同階段的胰腺癌患者。大隊(duì)列數(shù)據(jù)綜合檢測(cè)準(zhǔn)確性高于85%,特異度高于80%,敏感度高于87%,檢測(cè)效能遠(yuǎn)高于現(xiàn)有的血液診斷標(biāo)志物CA19-9及CT影像學(xué)。這種全新的檢測(cè)方法與現(xiàn)有手段的聯(lián)合使用將極大提升胰腺癌的早期診斷效果。


胰腺癌人工智能檢測(cè)器(PAID)