AI预测癌症原发灶位点，带来精准治疗希望

记者张佳欣）8月7日，据《自然·医学》杂志报道，美国麻省理工学院和达纳-法伯癌症研究所的研究人员取得了一项重要突破，开发出一种新方法，可更容易识别一些神秘癌症的原发灶位置。

研究团队利用近3万名患有22种已知癌症的患者数据来训练他们的机器学习模型。这一模型可以分析大约400个常见基因序列，这些基因在癌症中经常发生突变。随后，研究人员使用这些信息来预测特定肿瘤在体内的起源位置。

他们在约7000个肿瘤上测试了新模型OncoNPC，其中这些肿瘤以前从未见过，但其起源已知。令人振奋的是，该模型能以80%的准确率预测它们的起源。对于约占总数65%的具有高置信度预测的肿瘤，其准确率甚至达到了约95%。研究人员表示，利用该模型，他们可以在约900名患者的数据集中准确地对至少40%的来源不明的肿瘤进行高置信度分类。这种方法大大提高了符合基因组指导的靶向治疗的患者数量。

据了解，约有3%—5%的癌症患者，特别是肿瘤已转移到全身的情况下，目前没有一种简单的方法来确定癌症的起源。这些肿瘤被称为原发灶不明癌症。而许多抗癌药物通常用于特定类型的癌症，因此缺乏原发灶位置的信息使医生无法为患者提供精准的治疗方案。

研究人员表示，他们计划进一步扩展模型，将更多类型的数据纳入考虑，例如病理图像和放射图像，从而提供更全面的预测。这将为模型提供更全面的视角，不仅可以预测肿瘤类型，还可以预测最佳治疗方案，为患者带来更多希望。

这一重要研究的成功，将为未来精准医疗带来新的可能性，使更多癌症患者得到更有效的治疗，并提高生存率。研究团队表示，他们将继续努力，为癌症患者带来更多的福音。