美国期望之城部属转化基因组学研讨所研讨人员开发并测验了一种立异的机器学习办法，有朝一日可用更少的血、更早地发现各种癌症患者。研讨论文宣布在24日的《科学·转化医学》杂志上。

  很多依据阐明，99%被确诊患有Ⅰ期乳腺癌的人5年后仍能存活。假设发现时已是Ⅳ期，肿瘤已分散到其他器官，则5年存活率下降到31%。

  细胞逝世时会分化，其间的一些DNA物质会进入血液。癌症信号可在这种游离DNA（cfDNA）中找到。癌细胞cfDNA片段在DNA骤变的方位开释。据估测，这更多地存在于基因组的重复区域。

  为检测癌症重复区域和正常cfDNA中片段形式的差异，研讨人员此次提出了一种新技能，无需在数十亿个字母中寻觅摆放过错的字母来剖析特定的DNA骤变。所需的血液仅为全基因组测序所需血液的1/8。

  新开发的A-Plus算法已被应用于5980人的7657个样本中，其间2651人患有乳腺癌、结肠癌和直肠癌、食道癌、肺癌、肝癌、胰腺癌、卵巢癌或胃癌。该算法能辨认11种研讨类型中的一半癌症，成果十分精确，每100次测验中只要1次假阳性。重要的是，大多数癌症样本来自前期疾病患者，他们在确诊时就没有搬运灶。

  研讨人员表明，这项新技能有望带来光亮的远景：人们每年承受血液测验，及时有效地发现癌症，从而在更前期、更有或许治好的时刻开端医治。

  研讨团队计划在2024年夏天发动临床实验，将这种碎片化组学血液检测的新办法与65—75岁成年人的规范护理作比较。这项前瞻性实验将确认该技能作为检测前期癌症办法的有效性。

  研讨人员开发并测验了一种立异的机器学习办法，有望用更少的血前期筛查癌症。