威斯康星大学麦迪逊分校的一组研究人员成功地将基因组学和机器学习结合起来，以开发可及的测试，以便早期发现癌症。

由于机器学习癌症的血液测试显示出希望

在本周发表在《科学转化医学》(Science Translational Medicine)上的一项研究中，由威斯康星大学医学与公共卫生学院(UW School of Medicine and Public Health)外科教授穆罕默德·穆尔塔扎(Muhammed Murtaza)领导，研究人员使用机器学习模型来检查血浆中癌细胞的DNA片段。该技术使用现成的实验室材料，在他们研究的大多数样本中早期检测到癌症。

该方法取决于分析游离DNA的片段，这些片段常见于血浆中，血浆是血液的液体部分。

它在91%的时间内准确地将患有任何阶段的癌症的人与健康个体区分开来。此外，该模型在87%的病例中准确识别了1期癌症患者的样本，这表明它有望在早期发现癌症。

“我的希望，”Murtaza补充道，“随着进一步的发展，这项工作将导致用于癌症检测和监测的血液测试，至少在未来2-5年内可用于临床治疗某些疾病，并最终可供美国和世界各地医疗资源有限的患者使用。