AI가 혈액 검사 결과를 분석하여 뇌 암을 감지하다

최근 스트라스클라이드 대학교 글래스고의 연구진은 혈액 샘플을 분석하여 뇌 암을 감지하는 방법을 특허했습니다. ClinSpec Diagnostics Limited의 연구진은 분광법과 AI 알고리즘을 결합하여 혈액 생체 검사를 통해 뇌 암을 감지했습니다. Psychology Today에 따르면, 이 연구는 최근 Nature Communications 저널에 발표되었으며, 연구 팀에 따르면 이 연구는 임상 분광법과 AI의 활용에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이 연구에서 제시된 내용은 뇌 암을 잡는 것을 훨씬 더 쉽고 간단하게 만들 수 있습니다. 빈번하게 발생하는 두통은 뇌 암의 증상일 수 있지만, 두통은 매우 흔한 반면 뇌 암은 그렇지 않습니다. 의사들은 두통의 원인이 뇌 암인지 아닌지 구별하는 더好的 방법이 필요합니다. 의사들은 뇌 암을 진단하기 위해 비싼 뇌 영상 검사를 수행하는 데 걸리는 시간과 자원을 줄이기 위해 어떤 형태의 분류를 수행해야 합니다. 간단한 혈액 검사가 의사들에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있다면, 생명을 구할 수 있습니다. 이 이유로 ClinSpec 연구진은 뇌 암 환자와 다른 두통의 원인을 구별하는 데 도움이 되는 알고리즘을 개발하려고 했습니다. 질병을 감지하는 일반적인 방법 중 하나는 액체 생체 검사로, 조직 샘플 대신 체액을 대상으로 생체 검사를 수행하는 것입니다. 액체 생체 검사 시장은 BC Research LLC의 시장 조사에 따르면 약 24억 달러의 규모로 빠르게 성장하고 있습니다. 액체 생체 검사는 암을 감지하는 데 효과적입니다. 왜냐하면 세포자유 순환 종양 DNA 또는 ctDNA와 순환 종양 세포 또는 CRC를 감지할 수 있기 때문입니다. 그러나 ClinSpec의 연구진은 다른 분석 방법을 사용하여 혈액 샘플에서 암을 나타내는 생화학적 표지자를 찾기 위해 분광법을 수행했습니다. 분광법은 특정 표적 화학 성분을 찾기 위해 전자기 복사를 사용하는 과정입니다. 빛은 구성 전자기 주파수로 분할되고, 이러한 주파수는 다른 화학 물질과 다르게 반응합니다. ClinSpec 연구 팀은 혈액 샘플의 표현을 생성하기 위해 적외선 빛을 사용하여 감소된 총 반사(ATT)-푸리에 변환 적외선 분광법(FTIR)이라는 기술을 사용했습니다. 연구 팀은 이 기술이 비파괴적이고 비침습적인 기술로, 샘플을 광범위하게 준비할 필요 없이 신뢰할 수 있는 생화학적 프로필을 생성한다고 말했습니다. 혈액 샘플의 표현은 암의 가능한 징후를 확인하기 위해 이상을 분석할 수 있습니다. 데이터를 분석하기 위해 분류 모델을 생성하기 위해 지원 벡터 머신을 사용했습니다. 지원 벡터 머신은 분류와 회귀 분석에 사용되며, 데이터 세트를 여러 클래스로 구분하는 결정 경계 또는 선을 그려서 작동합니다. 알고리즘은 선과 선의 양쪽에 있는 데이터 포인트 사이의 거리를 최대화하려고 시도하며, 거리가 클수록 분류기가 더 자신감을 가지고 있습니다. 연구 팀은 혈액 샘플을 분석하는 उनक의 방법이 암 샘플과 비암 샘플을 효과적으로 구별할 수 있다고 말했습니다. 민감도는 93.2%, 특이도는 92.8%였습니다. MDDI Online에 따르면, 연구진은 104명의 환자 그룹에서 샘플을 분석했을 때, 그들의 AI 지원 방법이 약 86%의 시간에 건강한 환자와 암을 구별할 수 있다고 보고했습니다. 연구진은 연구에서 다음과 같이 설명했습니다. “이 연구는 ATR-FTIR 분광법을 임상 분야로 번역하는 한 걸음입니다. 이 고처리 분석으로의 단계는 IR 분광법 분야와 임상 환경 모두에 영향을 미칩니다. 이 기술을 사용하여 혈액 혈청을 분석하면 뇌 암을 위한 분류 도구로 임상 경로에 이상적으로 적합합니다.”