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机器学习模型提前5年预测AML
作者： 来源： 发布时间：2018-07-17
全球多家科研机构研究者使用血液检测和计算机学习技术，预测个体急性髓性白血病风险，可更早期发现AML高危人群并进行监测。(Nature. 2018年7月9日在线版. doi: 10.1038/s41586-018-0317-6)
急性髓性白血病主流治疗手段没有显著进步，为揭示AML病因，研究者对一项欧洲大样本人口健康及生活方式研究数据进行分析，该研究在20年追踪了55万人的数据，利用罹患AML患者的血样本，回顾性分析患者血中基因改变。
在124例AML患者中针对AML相关基因进行了基因测序，与676名未患AML或相关肿瘤的人进行了对比，发现罹患AML的人群基因发生特定改变，未患AML人群中无这类改变。研究者用计算机学习技术，构建了AML预测模型，发现该模型在诊断前6~12个月内，就能对AML进行预测，敏感性和特异性分别为25.7%和98.2%。
通常认为AML是一种突发性疾病，该研究发现，AML病因在患者发生AML的5年前即可检测到，为开发能检测AML高危人群的手段提供了科学依据。
在这些结果基础上，开展大规模筛查检测，识别出AML高危人群。随着人工智能的发展和医疗技术的进步，这一研究方向或可出现更多可能性。
(编译 王娜)
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