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我國科學家結合AI和蛋白質(zhì)組學大幅提升甲狀腺結節(jié)良惡性診斷準確率
2022年09月16日 08:34:21
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：吳吳吳 點擊量：5385
西湖大學郭天南研究員團隊、李子青教授團隊及臨床合作者結合AI和蛋白質(zhì)表達檢測，開發(fā)出一種精準診斷甲狀腺結節(jié)良惡性的技術，相關成果發(fā)表在9月6日的《Cell Discovery》(細胞發(fā)現(xiàn))上。
【化工儀器網(wǎng) 項目成果】 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，如使用能量的速度、制造蛋白質(zhì)、調(diào)節(jié)身體對其他荷爾蒙的敏感性等，被稱為“身體的發(fā)動機”。甲狀腺結節(jié)是指在甲狀腺中形成的固體或充滿液體的腫塊，根據(jù)《中國十城市甲狀腺疾病流行病學調(diào)查》的結果顯示，我國居民患甲狀腺結節(jié)的概率為18.6%，每5個人中就有1個人有甲狀腺結節(jié)。
甲狀腺結節(jié)可分為良性和惡性兩大類，其中良性甲狀腺結節(jié)占大多數(shù)，惡性甲狀腺結節(jié)約10%。一般來說，良性的甲狀腺結節(jié)不會對人的日常生活產(chǎn)生影響，惡性甲狀腺結節(jié)則需要進行手術治療。在診斷方面，甲狀腺結節(jié)的診斷方法包括超聲診斷、血清學檢查、核素掃描、和穿刺檢查等，其中穿刺檢查被認為是區(qū)分甲狀腺結節(jié)良惡性的最可靠的技術手段之一。
然而，在臨床實踐中，甲狀腺結節(jié)術前病理學結果中，仍有30%的甲狀腺結節(jié)患者的良惡性難以被確定，如果該結節(jié)為惡性，將會有發(fā)展成甲狀腺癌的可能。在目前的治療手段中，手術是大多數(shù)惡性甲狀腺結節(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行甲狀腺替代治療和醫(yī)學檢測。
針對當前的甲狀腺結節(jié)疾病中存在著過度診斷和過度治療的現(xiàn)象，西湖大學郭天南研究員團隊、李子青教授團隊及臨床合作者結合AI和蛋白質(zhì)表達檢測，開發(fā)出一種精準診斷甲狀腺結節(jié)良惡性的技術，相關成果發(fā)表在9月6日的《Cell Discovery》(細胞發(fā)現(xiàn))上。
蛋白質(zhì)可以通過修試加工、轉運定位、結構變化、蛋白質(zhì)之間的想副作用等方式，調(diào)控生物的生理活動，蛋白質(zhì)組學是以蛋白質(zhì)組為研究對象，研究細胞、組織或生物體蛋白質(zhì)組成及其變化規(guī)律的科學。通過比對分析正常蛋白質(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志。如今，對蛋白質(zhì)組的研究已經(jīng)成為眾多疾病機理闡述和攻克的理論依據(jù)與解決途徑。
在甲狀腺結節(jié)良惡性的不同階段，蛋白質(zhì)在分子層面的表達也不同，再加上實驗所涉及到的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、且差別微小，結合人工智能技術進一步篩選將有效提高甲狀腺結節(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上，找到了19個蛋白質(zhì)生物標志物，并利用人工智能技術建立了一個精神網(wǎng)絡模型，該模型實現(xiàn)了超過91%的甲狀腺良惡性的準確診斷。在后續(xù)的驗證實驗中，研究人員在對來自中國的288個樣本測試的結果顯示，該模型的診斷結果準確率為89%；對來自新加坡、中國的12個臨床中心的294個樣品測試的結果顯示，該模型驗證結果的準確率為85%。
該研究將蛋白質(zhì)標志物與人工智能結合，改進和加強了不確定甲狀腺結節(jié)的良惡性診斷，能夠降低過度治療的成本，提升居民健康水平。
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