维度网讯，芬兰于韦斯屈莱大学（University of Jyväskylä）领导的研究团队开发出一种人工智能模型，可将癌症组织样本中错配修复（MMR）机制的分析时间从数天缩短至数分钟，同时降低分析成本、提高准确性。这项成果发表在《计算机方法与生物医学项目》（Computer Methods and Programs in Biomedicine）期刊上，研究团队与芬兰中部福利区（Central Finland Welfare Region）合作开展，并获得了欧盟的共同资助。

细胞自身的纠错机制——错配修复（MMR）机制——负责纠正DNA复制过程中出现的小错误。该机制功能是否正常，直接影响癌症的发展进程和治疗决策。传统上，在病理实验室分析癌症样本的MMR状态需要耗费数天，主要依赖病理学家的人工评估，过程高度依赖人力且耗时。

领导该研究的Liisa Petäinen解释说，人工智能可以在此环节发挥作用。通常情况下，分析使用二十倍放大倍率观察组织样本，但研究人员也测试了使用更宽的五倍放大倍率进行AI辅助分析，模型在此倍率下同样表现良好。Petäinen希望，未来组织样本可通过人工智能一步完成分析。分析整个组织样本而非仅针对肿瘤区域，可加快筛查速度，因为无需事先在图像中单独识别肿瘤区域。研究还表明，肿瘤周围的组织特征可能有助于预测修复机制的功能，因此分析整个样本能进一步提高准确性。

这项研究是与芬兰中部生物样本库（Central Finland Biobank）和芬兰中部福利服务县（Wellbeing Services County of Central Finland）的病理学家及结直肠癌专家共同进行的。数据集包含了来自芬兰中部约1300名结直肠癌患者的数据。该模型还使用奥卢大学医院（Oulu University Hospital）和美国的数据进行了测试。

芬兰中部福利区的Tiina Jokela表示，芬兰拥有高质量的生物样本库、注册系统和统一的医疗体系，这使得高水平研究得以开展，研究成果也能更快得到应用。他强调，芬兰中部新星中央医院（Central Hospital Nova of Central Finland）为研究提供临床数据和实际需求，而于韦斯屈莱大学则提供人工智能和数据分析方面的专业知识。

研究人员指出，新方法需要使用更大数据集进行验证，本研究也遵循了这一原则。该研究是芬兰中部项目AI-Hub II的一部分，该项目由欧盟共同资助，并与于韦斯屈莱大学、芬兰中部生物样本库和芬兰中部福利服务县合作开展。研究还得到了芬兰中部区域委员会（Regional Council of Central Finland）的资助。该模型使用“芬兰中部结直肠癌2000-2015”（Colorectal Cancer in Central Finland 2000–2015）项目的数据进行训练，其开发还利用了芬兰中部项目AI Hub I和II中开发的癌症检测模型。

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