Mithilfe des maschinellen Lernens zur Erkennung von Lungen-Krebs-DNA im Blut

Ein großes team von Wissenschaftler mit mehreren Institutionen in den USA hat herausgefunden, dass es möglich sein könnte, zu verwenden maschinelles lernen zur Erkennung im frühen Stadium Lungenkrebs bei menschlichen Patienten. In Ihrem Papier veröffentlicht in der Zeitschrift Nature, die Gruppe beschreibt Ihre Arbeit, die beteiligt testing machine-learning-Systeme und Ihre Fähigkeit, zu finden zirkulierenden tumor-DNA (ctDNA) in Blutproben.

Lungenkrebs ist eine der tödlichsten Krebserkrankungen, und wie viele andere auch, die früher gefunden wird, desto besser die Chancen des überlebens eines Patienten hat. Leider der einzige Weg, um erkennen es derzeit ist, über CT-scans, die sind nicht nur teuer, sondern haben eine hohe falsch-positiv-raten. Aus diesem Grund, medizinische Forscher die Möglichkeit der Entwicklung eines Bluttest erkennt Lungenkrebs im Frühstadium. Solche Blut-tests würde bedeuten, Scannen von Proben von Blut für die bits von ctDNA—eine erschreckende Aussicht für die menschliche Laboranten. Aus diesem Grund werden die Forscher mit dieser neuen Anstrengung sah maschinelles lernen—Vorherige Studien haben gezeigt, dass es nützlich bei der Identifizierung von frühen Stadium Brust-und anderen Krebsarten.

In Ihren arbeiten konnten die Forscher trainierten ein machine-learning-Modell auf Daten, die typischerweise mit einer Art von Lungenkrebs, bekannt als non-small-cell lung cancer. Einmal ausgebildet, das Modell wurde programmiert, um eine Schätzung der Lungenkrebs in einem bestimmten Patienten.