据日媒消息,帝京大学医学系的神野浩光教授、兼任东京医科大学低侵袭性医疗技术开发综合中心教授及应庆大学先端生命科学研究所特任教授的杉本昌弘教授,还有应庆大学医学系的林天哲专任讲师在一项合作研究中,成功开发出使用新陈代谢解析技术解析唾液,人工智能(AI)分析数据,高精度检测出乳腺癌的方法。
研究小组收集了3类人群共166例的唾液检测材料,其中,分别有101例浸润性乳腺癌患者、23例非浸润性乳腺癌患者及42例健康女性的唾液检测材料。该小组使用新陈代谢解析技术,解析了以上唾液检测材料。
该小组成功测量出唾液含有的260种物质中,每种物质的所占百分比。通过观察统计结果,该小组发现,在这3类人群的唾沫检测材料中,有约30种物质的浓度存在差异。
与健康人群相比,浸润性乳腺癌患者的唾液中,代谢生成物的其中之一——多胺类等的浓度会比较高,另一方面,非浸润性乳腺癌患者的唾液中,这类物质的浓度不会上升,且与健康人群的相差无几。
小组成员让AI学习了能最准确地识别出浸润性乳腺癌患者与健康人群的唾液内物质群浓度样本,大幅提高了识别的精确度。
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