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人工智能癌症早期诊断--别光盯着癌细胞突变(2):血小板 精选

已有 5619 次阅读 2017-8-17 20:09 |个人分类:人工智能|系统分类:观点评述|关键词:学者| 癌症, 人工智能, 医疗, 早期诊断, 早筛

   精准医疗、目前走得比较靠前的液体活检技术(循环肿瘤细胞CTC、循环肿瘤DNA即ctDNA)均把癌细胞、癌细胞的基因突变作为检测的核心,但是目前ctDNA等技术显示在早期癌症(如I,II期)性能总是不如人意。人们不得不寻求新的信息源。

   近日,荷兰科学家开发了一种新型肺癌液态活检平台,可通过检测血小板所吸收的肿瘤RNA,从而对肺癌进行诊断。这一重磅研究于今日发表在著名学术期刊Cancer Cell(影响因子27.407)。对早期癌症检测的准确率为81%,对晚期癌症检测的准确率为88%。在对照组中,结合患者的年龄、吸烟状态和血液储存时间,该算法的准确度高达91%。
   为什么是血小板?
在肿瘤生长过程中,血小板已成为全身和局部反应的中心分子。体内外实验证明,肿瘤细胞能将(突变的)RNA转入血小板中,响应外部信号时血小板的特定pre-mRNAs发生剪接转化为功能性蛋白应对外界刺激。研究人员发现,基于肿瘤血小板(tumor-educated platelets,TEPs)的RNA测序具有很大潜力,对早期和晚期非小细胞肺癌的诊断及监测具有重要临床意义。
   其实, 基因突变并不等于癌变。2015年,英国科学家发现,那些看起来并没有什么病理变化的皮肤组织,其实并没有那么健康,18-32%的细胞携带有癌基因突变,平均在每平方厘米的上皮组织里可以找到约140个致癌驱动突变。他们的这一重要发现发表在《科学》杂志上[3]!最近韩启德院士的一个讲演中也提到了一个很值得注意的问题:一些死于非癌症的中年妇女,在40%以上的“正常”人中发现乳癌病变。

   既然基因突变不是癌变的特征,那么癌症早筛的焦点新希望应该是什么?笔者认为有二:

   一是肿瘤的局部微环境。有什么无创手段? 医学影像啊,如CT。目前报道比较多的人工智能影像技术,在结节检测方面取得了一定的进展,但这个的主要价值是在代替人工。如果能继续推进扩大战果,提取图像特征,灌入深度学习系统得到结节良恶性预测,这才是击中了临床医生的痛点。

   二是全身性的免疫系统的状态。因为免疫系统的性能是决定癌变的瓶颈与限速步骤。怎么测?  血细胞表征、血小板(如本文)、免疫组库等都是有潜力的方向。最近有团队在肺癌I,II期早期筛查方面,分类性能AUC(ROC曲线下面积)做到了85%,已申报了多项发明专利。这是ctDNA没有报道的性能,如经大规模临床试验证实,将是很有潜力的方向。

   最后,终极的方案可能是,将影像特征、液体活检(血细胞/血小板/ctDNA)集成起来,形成人工智能多模态诊断系统,这里的多模态指影像技术+液体活检。这方面的产品开发非常前沿,欢迎讨论合作。


参考资料:

[1]Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets
[2]Myron G. Best, et al. RNA-Seq of Tumor-Educated Platelets Enables Blood-Based Pan-Cancer, Multiclass, and Molecular Pathway Cancer Diagnostics.Cancer Cell  (2015)
[3] Martincorena I, Roshan A, Gerstung M, et al. High burden and pervasive positive selection of somatic mutations in normal human skin[J]. Science, 2015, 348(6237): 880-886.



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