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，人工智能模型使得通过血液检查诊断皮肤癌、确定预后和靶向治疗越来越准确成为可能。
这项与皮肤癌相关的研究发表在受人尊敬的《自然通讯》杂志上。
为正确的患者提供正确的药物
增强人体自身的防御系统已被证明是治疗皮肤癌的一种特别有效的方法。激活免疫系统的疗法的问题在于患者群体之间的差异：虽然有些患者可以说已经治愈，但其他患者根本没有从治疗中受益。
“先前的研究无法为医生提供工具来预测谁将从激活防御系统的治疗中受益。正确的治疗目标非常重要，因为药物治疗是昂贵的，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研究员Jani Huuhtanen说。
简单问题的复杂 AI 模型
国际研究小组假设，治疗无效的患者的免疫细胞不会将皮肤癌视为敌人，这就是为什么患者无法从治疗中受益的原因。
使用AI模型，该小组分析了近500名皮肤癌患者的样本，并将其与近1名健康个体的样本进行了比较。为了帮助解释，研究人员使用了斯坦福大学Mark M. Davis实验室开发的另一个AI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，在黑色素瘤患者中发现的皮肤癌感知防御细胞多于健康患者。
“这一发现可能在未来有可能从血液样本中识别皮肤癌，”赫尔辛基大学的转化血液学教授Satu Mustjoki说。
此外，拥有更多识别皮肤癌的防御细胞的皮肤癌患者比缺乏这种细胞的患者更有可能从激活免疫系统的疗法中受益。
将AI模型集中在其他癌症类型上
医学中的人工智能模型呈指数级增长，但将其应用于患者护理需要医生和专门从事人工智能的研究人员之间的长期合作。
“在未来的研究中，我们的目标是探索现在开发的人工智能模型的利用，并调查它是否可以预测仍在开发中的新型癌症药物治疗的治疗反应，”阿尔托大学的计算生物学和机器学习副教授Harri Lähdesmäki说。
“我们的人工智能模型是敏捷和适应性强的，使得在其他癌症(包括乳腺癌，肺癌和血癌)的情况下也可以计算癌症感应防御细胞的数量，”Jani Huuhtanen补充道。
“我们所有的研究都基于开源软件，这使得我们的人工智能模型可供其他研究人员和医生使用，也使其能够进一步发展，”Huuhtanen说。
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