一个人工智能模型揭示了人体的防御系统是如何识别皮肤癌的
来自赫尔辛基大学、HUS综合癌症中心、阿尔托大学和斯坦福大学的研究人员开发了一种人工智能模型，可以预测哪些皮肤癌患者将从激活免疫防御系统的治疗中受益。在实践中，AI模型使得通过血液测试诊断皮肤癌、确定预后和越来越精确的靶向治疗成为可能。
的皮肤癌相关研究发表在自然通讯日报》。
对病人用对药
增强人体自身的防御系统已被证明是治疗皮肤癌特别有效的方法。治疗的问题在于激活免疫系统是患者群体之间的差异:有些患者可以说治愈了，而另一些患者则完全没有从治疗中获益。
“之前的研究无法为医生提供预测谁将从激活防御系统的治疗中受益的工具。正确的治疗靶点非常重要，因为药物治疗很昂贵，而且严重的不良反应相当普遍，”赫尔辛基大学和阿尔托大学的博士和博士研究员Jani Huuhtanen说。
一个简单问题的复杂AI模型
国际研究组推测，治疗无效的患者的免疫细胞不把皮肤癌视为敌人，因此无法从治疗中获益。
利用AI模型，研究小组分析了近500名皮肤癌患者的样本，并将其与近1000名健康个体的样本进行了比较。为了帮助解读，研究人员使用了斯坦福大学马克·m·戴维斯实验室开发的另一个人工智能模型。从这些样本中，研究人员简单地计算了识别皮肤癌的免疫细胞的数量。
正如预期的那样，黑色素瘤患者比健康患者发现了更多的皮肤癌感知防御细胞。
“这一发现可能在未来使鉴别皮肤癌成为可能血液样本赫尔辛基大学转化血液学教授Satu Mustjoki说。
此外，拥有更多防御细胞的皮肤癌患者比缺乏防御细胞的患者更有可能从激活免疫系统的治疗中受益。
将人工智能模型聚焦于其他癌症类型
人工智能模型在医学领域的使用呈指数级增长，但将它们应用于病人护理需要医生和专攻人工智能的研究人员长期合作。
阿尔托大学计算生物学和机器学习副教授Harri Lähdesmäki说:“在未来的研究中，我们的目标是探索利用目前开发的AI模型，并调查它是否可以预测治疗反应，也用于仍在开发中的新型癌症药物治疗。”
“我们的人工智能模型是敏捷和适应性强的，使得计算癌症感知防御细胞的数量成为可能，也适用于其他癌症，包括乳腺癌，肺癌和血癌，”Jani Huuhtanen补充道。
“我们所有的研究都是基于开源软件Huuhtanen说，这使得其他研究人员和医生可以使用我们的人工智能模型，也使其能够进一步发展。
