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我國(guó)科學(xué)家結(jié)合AI和蛋白質(zhì)組學(xué)大幅提升甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性診斷準(zhǔn)確率
2022年09月16日 08:34:21 來(lái)源:化工儀器網(wǎng) 作者:吳吳吳 點(diǎn)擊量:5399

西湖大學(xué)郭天南研究員團(tuán)隊(duì)、李子青教授團(tuán)隊(duì)及臨床合作者結(jié)合AI和蛋白質(zhì)表達(dá)檢測(cè),開(kāi)發(fā)出一種精準(zhǔn)診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的技術(shù),相關(guān)成果發(fā)表在9月6日的《Cell Discovery》(細(xì)胞發(fā)現(xiàn))上。

  【化工儀器網(wǎng) 項(xiàng)目成果】 甲狀腺是成年人最大的內(nèi)分泌腺,它控制著人體的代謝活動(dòng),如使用能量的速度、制造蛋白質(zhì)、調(diào)節(jié)身體對(duì)其他荷爾蒙的敏感性等,被稱(chēng)為“身體的發(fā)動(dòng)機(jī)”。甲狀腺結(jié)節(jié)是指在甲狀腺中形成的固體或充滿(mǎn)液體的腫塊,根據(jù)《中國(guó)十城市甲狀腺疾病流行病學(xué)調(diào)查》的結(jié)果顯示,我國(guó)居民患甲狀腺結(jié)節(jié)的概率為18.6%,每5個(gè)人中就有1個(gè)人有甲狀腺結(jié)節(jié)。
 
  甲狀腺結(jié)節(jié)可分為良性和惡性?xún)纱箢?lèi),其中良性甲狀腺結(jié)節(jié)占大多數(shù),惡性甲狀腺結(jié)節(jié)約10%。一般來(lái)說(shuō),良性的甲狀腺結(jié)節(jié)不會(huì)對(duì)人的日常生活產(chǎn)生影響,惡性甲狀腺結(jié)節(jié)則需要進(jìn)行手術(shù)治療。在診斷方面,甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷方法包括超聲診斷、血清學(xué)檢查、核素掃描、和穿刺檢查等,其中穿刺檢查被認(rèn)為是區(qū)分甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的最可靠的技術(shù)手段之一。
 
  然而,在臨床實(shí)踐中,甲狀腺結(jié)節(jié)術(shù)前病理學(xué)結(jié)果中,仍有30%的甲狀腺結(jié)節(jié)患者的良惡性難以被確定,如果該結(jié)節(jié)為惡性,將會(huì)有發(fā)展成甲狀腺癌的可能。在目前的治療手段中,手術(shù)是大多數(shù)惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的治療方式,但部分或全部切除甲狀腺的患者需要終生進(jìn)行甲狀腺替代治療和醫(yī)學(xué)檢測(cè)。
 
  針對(duì)當(dāng)前的甲狀腺結(jié)節(jié)疾病中存在著過(guò)度診斷和過(guò)度治療的現(xiàn)象,西湖大學(xué)郭天南研究員團(tuán)隊(duì)、李子青教授團(tuán)隊(duì)及臨床合作者結(jié)合AI和蛋白質(zhì)表達(dá)檢測(cè),開(kāi)發(fā)出一種精準(zhǔn)診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的技術(shù),相關(guān)成果發(fā)表在9月6日的《Cell Discovery》(細(xì)胞發(fā)現(xiàn))上。
 
  蛋白質(zhì)可以通過(guò)修試加工、轉(zhuǎn)運(yùn)定位、結(jié)構(gòu)變化、蛋白質(zhì)之間的想副作用等方式,調(diào)控生物的生理活動(dòng),蛋白質(zhì)組學(xué)是以蛋白質(zhì)組為研究對(duì)象,研究細(xì)胞、組織或生物體蛋白質(zhì)組成及其變化規(guī)律的科學(xué)。通過(guò)比對(duì)分析正常蛋白質(zhì)組與病理蛋白質(zhì)組之間的差異,可以找到某些疾病的特異性蛋白質(zhì)分子,為疾病的早期診斷提供分子標(biāo)志。如今,對(duì)蛋白質(zhì)組的研究已經(jīng)成為眾多疾病機(jī)理闡述和攻克的理論依據(jù)與解決途徑。
 
  在甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的不同階段,蛋白質(zhì)在分子層面的表達(dá)也不同,再加上實(shí)驗(yàn)所涉及到的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、且差別微小,結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)一步篩選將有效提高甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的診斷效率。
 
  研究人員在1724例石蠟包埋(FFPE)的甲狀腺組織的基礎(chǔ)上,找到了19個(gè)蛋白質(zhì)生物標(biāo)志物,并利用人工智能技術(shù)建立了一個(gè)精神網(wǎng)絡(luò)模型,該模型實(shí)現(xiàn)了超過(guò)91%的甲狀腺良惡性的準(zhǔn)確診斷。在后續(xù)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中,研究人員在對(duì)來(lái)自中國(guó)的288個(gè)樣本測(cè)試的結(jié)果顯示,該模型的診斷結(jié)果準(zhǔn)確率為89%;對(duì)來(lái)自新加坡、中國(guó)的12個(gè)臨床中心的294個(gè)樣品測(cè)試的結(jié)果顯示,該模型驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確率為85%。
 
  該研究將蛋白質(zhì)標(biāo)志物與人工智能結(jié)合,改進(jìn)和加強(qiáng)了不確定甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷,能夠降低過(guò)度治療的成本,提升居民健康水平。
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