人工智能可以改善前列腺癌的诊断和治疗

瑞典的研究人员展示了数据驱动的人工智能如何有助于更好地理解前列腺癌的发展过程，甚至改善该疾病的临床诊断和治疗。

每一个癌症肿瘤是独一无二的，具有随时间变化的特征。这种所谓的异质性是由于特定肿瘤内的竞争克隆，以及获得性突变增加了转移的可能性。

瑞典生命科学实验室(Science for Life Laboratory)的研究人员展示了数据驱动的人工智能方法如何有助于更好地理解与异质性有关的这些重大事件前列腺肿瘤在周围的微环境中。KTH和卡罗林斯卡学院的研究团队，由分子生物学教授Joakim Lundeberg领导，使用了近6750份数据组织具有空间转录组织的样品 - 将组织学（组织）与活性基因的定量分析相结合的方法，该方法由Kth和Karolinska Institutet在Scilifelab开发。结果呈现在科学期刊中自然通信。

空间信息的使用做出了很大的贡献，Lundeberg说。与传统的肿瘤分析相比，在组织切片中分析前列腺肿瘤基因活性显著增加了粒度。“我们已经证明，对同一前列腺肿瘤的不同部位进行采样，会显示出显著的差异基因活性每个部位的癌细胞水平以及周围的非肿瘤细胞水平，比如与炎症反应相关的细胞，很可能与患者的预后有关。”

他说，这种丰富的信息来源使无人值守的AI方法能够识别肉眼不能看到的遗传模式。因此，这种巨大的组织遗传分析可以作为癌组织的基于AI的临床评估的基础，并提供对基因表达的洞察力瘤的微环境。

“AI只是帮助我们创建计算机化的组织解剖学，”他说。

他说，对癌症癌症的机制进一步了解对肿瘤的进展以及患者如何应对治疗的重要洞察力是至关重要的。

分子数据已成功用于治疗其他形式的上皮癌，例如乳腺癌。Kth博士生Emilie Berglund的联合作用者表示，最近的研究表明它可以帮助前列腺癌也。“初级补救措施前列腺癌症是有效的，然而区分哪些将发展为侵袭性病例，哪些将受益于什么治疗仍然有问题，”Berglund说。“我们希望这项研究对这些方面做出重大贡献。”

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