总编辑圈点
科技日报记者 张梦然 美国哈佛大学医学院团队设计了一种人工智能(AI)医疗工具,总编可快速解码脑肿瘤的辑圈DNA,以确定其在手术过程中的总编分子身份,而现有方法需要几天甚至几周的辑圈时间才能获得这些关键信息。研究成果7日发表在《医学》杂志上。总编 脑科手术期间准确的辑圈分子诊断(详细描述细胞中DNA的变化)可帮助神经外科医生决定切除多少脑组织;同时,了解肿瘤的总编分子特性也能让患者从现场治疗中受益,譬如手术时可直接将药物涂层晶片放入脑中。辑圈 现在使用的总编标准诊断方法,包括取出脑组织,辑圈将其冷冻,总编并在显微镜下检查。辑圈其主要缺点是总编冷冻往往会在显微镜下改变细胞的外观,并可能干扰临床评估的辑圈准确性。此外,总编即使用强大的显微镜,人眼也无法可靠地检测细微的基因组变异。 新工具被称为CHARM(冷冻切片组织病理学评估和审查机制)。CHARM使手术期间的诊断与世界卫生组织最近更新的分类系统保持一致,可用于诊断和分级神经胶质瘤的严重程度。 CHARM是利用来自1524名神经胶质瘤患者的2334个脑肿瘤样本开发的。当对一组大脑样本进行测试时,该工具以93%的准确度区分了具有特定分子突变的肿瘤,并成功分类了具有不同分子特征的3种主要类型的神经胶质瘤,这些肿瘤都具有不同的预后和不同的治疗反应,因此对其区分非常有价值。 该工具能成功捕获更具侵袭性的神经胶质瘤的标志,还能查明低级别肿瘤临床上重要的分子改变。这些变化中的每一处也标志着不同的生长、传播和治疗反应倾向。 该工具还将细胞的外观与肿瘤的分子特征联系起来,模式上更接近人类病理学家视觉评估样本的方式。此外,它还能重新训练,以识别其他脑癌亚型。 总编辑圈点: ChatGPT让我们见识了通用人工智能模型的厉害——它上知天文下知地理,各行各业的知识都能对谈如流。但这并不意味着,所有的人工智能模型都要以更大的规模、覆盖更多领域为目标。在垂直细分领域,将人工智能模型做得足够专业,从而使其在医学、教育、工业等领域的实际场景得到深度应用,同样具有重要意义。因为这将对传统的方式方法带来变革,在具体的行业领域实现提质降本增效。这样来看,人工智能模型的通用性与专业性,两者并不矛盾,而是需要齐头并进向前发展的两个方向。
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