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一項刊登在國際雜志American Journal of Physiology-Cell Physiology上的研究報告中，來自密歇根大學等機構(gòu)的科學家們通過研究開發(fā)了一種新型工具，其能將傳統(tǒng)病理學與機器學習手段相結(jié)合來幫助預測哪些乳腺癌患者真正需要接受外科手術治療，相關研究或有望幫助避免患者接受不必要的治療，并降低患者的治療開支，同時也有望幫助開發(fā)出新一代的藥物來阻斷乳腺癌的復發(fā)。

乳腺導管原位癌（DCIS，Ductal carcinoma in situ）是一種名為0級乳腺癌的早期疾病形式，其是一種有時僅會導致侵入性乳腺癌的診斷，但有些患者需要接受手術治療、化療或放療，其他人則回家繼續(xù)觀察病情，預測早期形式乳腺癌患者的預后是幾十年來科學家們一直面臨的科學難題。

圖片來源：Dr. Howard R. Petty

這項研究中，研究人員就報道了一種解決這種診斷困境的方法，這種對DCIS患者樣本進行測試的技術早在10多年前就被捐獻給研究結(jié)構(gòu)，同時其還會被患者目前的臨床病史所補充。研究者Petty說道，典型的是，對于像DCIS這樣的浸潤前乳腺癌患者，其治療往往會更加積極一些，在DCIS情況下，意味著患者要進行部分或全乳腺組織的切除，但據(jù)研究人員從其它研究工作中得知，超過一半的患者并不會經(jīng)歷侵襲性疾病的進展。

這種新方法依賴于研究者新報道的發(fā)現(xiàn)，在可能復發(fā)的DCIS案例和轉(zhuǎn)移性乳腺癌中，細胞會將特定的酶類重組成為危險腫瘤細胞外膜下的代謝平臺，這或許就會使得酶類能夠像工廠店裝配線一樣高效運轉(zhuǎn)，這種效率就會使得癌癥變得更加危險。研究者認為，這些細胞工廠所產(chǎn)生的酶類能夠促進腫瘤細胞的侵襲性，同時還會轉(zhuǎn)移多種形式的化療和放療手段。

為了預測哪些DCIS案例會導致這種裝配線的產(chǎn)生，研究人員對來自患者樣本中的生物標志物進行標記，隨后對其進行拍照成像，并將圖像上傳至云計算平臺進行分析。利用這種方法，研究人員就能以91%的準確率來預測癌癥的復發(fā)和不復發(fā)率，其僅有4%的假陰性結(jié)果，目前研究人員正在不斷改進并優(yōu)化這種方法。研究者Petty說道，這種新型工具能減少危及生命的DCIS的過度診斷，同時還能允許科學家們在藥理學上干擾代謝平臺，從而阻斷腫瘤的侵襲，并增強化療和放療，阻斷腫瘤的復發(fā)。該工具還能用來幫助預測其它侵襲前病變的結(jié)果，以及哪些患者會對特殊的治療干預措施產(chǎn)生反應。目前研究人員正在進行額外的回顧性實驗，以獲得FDA對這種新型診斷測試技術的批準。