【資料圖】

甲狀腺是成年人最大的內(nèi)分泌腺，它控制著人體的代謝活動，如使用能量的速度、制造蛋白質(zhì)、調(diào)節(jié)身體對其他荷爾蒙的敏感性等，被稱為“身體的發(fā)動機(jī)”。甲狀腺結(jié)節(jié)是指在甲狀腺中形成的固體或充滿液體的腫塊，根據(jù)《中國十城市甲狀腺疾病流行病學(xué)調(diào)查》的結(jié)果顯示，我國居民患甲狀腺結(jié)節(jié)的概率為18.6%，每5個人中就有1個人有甲狀腺結(jié)節(jié)。

甲狀腺結(jié)節(jié)可分為良性和惡性兩大類，其中良性甲狀腺結(jié)節(jié)占大多數(shù)，惡性甲狀腺結(jié)節(jié)約10%。一般來說，良性的甲狀腺結(jié)節(jié)不會對人的日常生活產(chǎn)生影響，惡性甲狀腺結(jié)節(jié)則需要進(jìn)行手術(shù)治療。在診斷方面，甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷方法包括超聲診斷、血清學(xué)檢查、核素掃描、和穿刺檢查等，其中穿刺檢查被認(rèn)為是區(qū)分甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的最可靠的技術(shù)手段之一。

然而，在臨床實踐中，甲狀腺結(jié)節(jié)術(shù)前病理學(xué)結(jié)果中，仍有30%的甲狀腺結(jié)節(jié)患者的良惡性難以被確定，如果該結(jié)節(jié)為惡性，將會有發(fā)展成甲狀腺癌的可能。在目前的治療手段中，手術(shù)是大多數(shù)惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的治療方式，但部分或全部切除甲狀腺的患者需要終生進(jìn)行甲狀腺替代治療和醫(yī)學(xué)檢測。

針對當(dāng)前的甲狀腺結(jié)節(jié)疾病中存在著過度診斷和過度治療的現(xiàn)象，西湖大學(xué)郭天南研究員團(tuán)隊、李子青教授團(tuán)隊及臨床合作者結(jié)合AI和蛋白質(zhì)表達(dá)檢測，開發(fā)出一種精準(zhǔn)診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的技術(shù)，相關(guān)成果發(fā)表在9月6日的《Cell Discovery》(細(xì)胞發(fā)現(xiàn))上。

蛋白質(zhì)可以通過修試加工、轉(zhuǎn)運(yùn)定位、結(jié)構(gòu)變化、蛋白質(zhì)之間的想副作用等方式，調(diào)控生物的生理活動，蛋白質(zhì)組學(xué)是以蛋白質(zhì)組為研究對象，研究細(xì)胞、組織或生物體蛋白質(zhì)組成及其變化規(guī)律的科學(xué)。通過比對分析正常蛋白質(zhì)組與病理蛋白質(zhì)組之間的差異，可以找到某些疾病的特異性蛋白質(zhì)分子，為疾病的早期診斷提供分子標(biāo)志。如今，對蛋白質(zhì)組的研究已經(jīng)成為眾多疾病機(jī)理闡述和攻克的理論依據(jù)與解決途徑。

在甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的不同階段，蛋白質(zhì)在分子層面的表達(dá)也不同，再加上實驗所涉及到的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、且差別微小，結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)一步篩選將有效提高甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的診斷效率。

研究人員在1724例石蠟包埋(FFPE)的甲狀腺組織的基礎(chǔ)上，找到了19個蛋白質(zhì)生物標(biāo)志物，并利用人工智能技術(shù)建立了一個精神網(wǎng)絡(luò)模型，該模型實現(xiàn)了超過91%的甲狀腺良惡性的準(zhǔn)確診斷。在后續(xù)的驗證實驗中，研究人員在對來自中國的288個樣本測試的結(jié)果顯示，該模型的診斷結(jié)果準(zhǔn)確率為89%；對來自新加坡、中國的12個臨床中心的294個樣品測試的結(jié)果顯示，該模型驗證結(jié)果的準(zhǔn)確率為85%。

該研究將蛋白質(zhì)標(biāo)志物與人工智能結(jié)合，改進(jìn)和加強(qiáng)了不確定甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷，能夠降低過度治療的成本，提升居民健康水平。

關(guān)鍵詞： 甲狀腺結(jié)節(jié) 蛋白質(zhì)組 人工智能技術(shù)