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由约翰霍普金斯金梅尔癌症中心科研人员领导的一项最新科研显示，一项新的血液测试在检测肺癌的准确率会超过 90%。借助人工智能，科学团队经过检测病人血液中循环的癌症 DNA 片段中的反常模式，来精细识别肺癌。   
这种血液检测方式，重点原理在于检测人体血液中的微量癌症 DNA。与日前正在研发的其他有些癌症血液测试不同，新测试不是捉捕肿瘤 DNA 的特定片段，而是寻找癌症特有的 DNA 片段化模式。
该测试叫作为 DELFI（用于初期拦截的片段的 DNA 评定），该测试基于以下知识：癌细胞的细胞核比健康细胞更杂乱没章。从事该测试的约翰霍普金斯大学科研员 Jillian Phallen 在 2019 年解释说，DELFI 测试的工作原理是寻找循环 DNA 片段中的某些模式。
2019 年 Phallen 在发布该项目的概念验证报告时说：“因为各样原由，癌症基因组的包装方式是杂乱没章的，这寓意着当癌细胞死亡时，它们会以混乱的方式将其 DNA 释放到血液中。经过检测这种没细胞 DNA (cfDNA)，DELFI 按照其包装方式检测基因组不同区域中 DNA 体积和数量的反常，从而帮忙识别癌症的存在”。
科研人员运用设备学习科研了数百万个 cfDNA 片段，以确定与肺癌存在关联的反常模式。这项发布在《自然通讯》杂志上的新科研在两个不同的肺癌病人队列中彻底验证了 DELFI 办法。
科研显示，DELFI 办法可有效检测 94% 的肺癌病人。晚期肺癌病人被更准确地检测到，96% 的 3/4 期肺癌被该办法检测到。
这项新科研的合著者 Rob Scharpf 解释说：“DNA 碎片模式为癌症的初期检测供给了一个显着的指纹，咱们认为这可能是广泛用于肺癌病人的液体活检测试的基本。”
日前正在进行一项更大的临床实验，以测试 DELFI 办法。正在进行的实验将着眼于改进检测肺癌的检测灵敏度和特异性，同期奋斗区分肺癌 cfDNA 模式与其他类型的癌症，如膀胱癌、肾癌和结肠直肠癌。
这项新科研发布在《自然通讯》杂志上。
资料源自：约翰霍普金斯医学
源自：Science科学
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发表于 2024-6-22 15:44:30
