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从血液样本到扫描和可穿戴设备，人工智能模型一次又一次地审查，识别出有希望的疾病信号。 评论：疾病生物标志物发现中的人工智能：诊断和治疗视角。图片来源： 奥特曼斯克/Shutterstock 在该杂志最近发表的选择性评论中 信号转导和靶向治疗作者调查了人工智能是否（人工智能）可以支持生物标志物的发现、验证、生物学解释、临床实用和跨疾病的治疗整合。 背景 一个有前途的生物标志物需要的不仅仅是强大的预测能力才能在患者护理中发挥作用。生物标志物可以帮助检测、分类和指导健康问题的治疗，但许多在早期研究中效果良好的候选物可能无法在独立队列中重现或改善临床决策。与此同时，生物标志物研究依赖于测量的组合，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢、成像、细胞、循环和数字。 人工智能可以整合这些数据并识别多元模式，但偏差、模糊性、数据异质性、过度拟合和弱外部验证可能会限制翻译。作者呼吁生物标志物具有可重复性、生物学相关性、临床适用性和前瞻性验证。 生物标志物数据的类型 生物标志物的发现跨越多个领域，包括分子、细胞、循环、成像和数字生物标志物。在分子领域，研究人员使用基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学等方法。 多组学策略整合了这些层，而单细胞和空间方法保留了细胞和组织背景。细胞生物标志物包括免疫激活、耗竭、代际变化、炎症程序和组织环境。中性粒细胞胞外陷阱将先天免疫激活与血管损伤、血栓形成和组织损伤联系起来。 循环生物标志物提供了一种评估疾病生物学的微创方法。来自细胞的脱氧核糖核酸等信号（游离DNA），其中含有循环肿瘤DNA、游离核糖核酸（cfRNA）、蛋白质和代谢物可以支持相关临床环境中的疾病检测和监测。它们的临床价值取决于分析前处理、分析灵敏度、肿瘤负荷、治疗时间和患者特征。 细胞外囊泡携带反映其细胞来源并促进细胞间通讯的分子信号，但分离方法、污染物、定量标准和实验室差异使其难以用作生物标志物。 成像生物标志物提供有关组织结构和功能的信息。放射组学和计算成像可识别计算机断层扫描、磁共振成像、正电子发射断层扫描和数字病理学的特征，但必须控制扫描仪、采集协议、分割和位点间对齐的差异。 来自可穿戴设备、智能手机和环境传感器的数字生物标记可以记录睡眠、运动、自主生理学和症状。设备异质性、数据不完整、行为混淆和社会经济偏见仍然令人担忧。 用于生物标志物发现的人工智能方法 当数据集有很多变量但主题很少时，经典机器学习仍然有用。常规回归、支持向量机和树集成可以识别候选生物标志物，但泄漏、重新调整、基于结果的选择和不精确的解释可能会产生过于乐观的结果。 深度学习对于非线性和结构化数据（例如图像、数组和图形）非常有用。表示学习可以生成可重用的部署，而自学习可以将冗余数据用于需要在设置之间传输的任务。 多模态机器学习结合了图像、实验室测量、纵向临床数据和其他来源。转移研究可以使用大型电子健康记录集合来支持较小的配对组学和临床小组。 图神经网络可以对基因、蛋白质、通路、药物和表型之间的关系进行建模，并将生物结构纳入学习中。 在大型生物数据集上训练的基本模型可用于与组学、药物发现和生物分析相关的任务。这些模型还可以对批次、谱系或位点特异性信号进行编码，如果研究人员不控制它们，这些信号就会作为生物标志物出现。 生成的模型和模拟可以建议候选特征、分子状态、应激反应、途径假设和可能的机制。这些结果最初应被视为假设而不是证据。 候选者的进一步接受将需要内部一致性、外部复制、跨人群和平台的稳健性测试以及具有临床意义的实用性。解释性方法可以支持审计和透明度，但不能取代生物学验证或实验测试。 机械人工智能和临床翻译 大多数人工智能衍生的生物标志物都是相关的：它们识别与结果相关的模式，但不确定这些模式发生的原因。此类标记物可能仍可用于风险分层，但当标记物用于指导治疗或定义治疗目标时，机制证据很重要。 […]

低剂量放射治疗无非是缓解早期膝骨关节炎带来的疼痛，而且长期分析表明，它还能影响疾病的进展。这些发现来自对俄罗斯一项随机试验的新综合分析，该试验对近 300 名患者进行了近 12 年的跟踪调查。 接受低剂量放射治疗的患者比仅接受药物治疗的患者在疼痛、身体功能和生活质量方面有更大的改善，并且 MRI 扫描显示膝盖的结构损伤明显减少。在研究人群中，低剂量放射治疗与政府认证的膝骨关节炎致残风险调整相关。最大的获益出现在患有 2 级疾病的患者中，这些患者已患有骨关节炎但尚未进展。结果将于今天在美国放射肿瘤学会 (ASTRO) 年会上公布。 这项研究最有趣的部分是结果如何叠加。患者的疼痛和功能持续改善，MRI 显示关节恶化较少，几年后我们看到残疾减少，并且在 2 级疾病患者中，膝关节置换术减少。总之，这些发现表明治疗可能会影响骨关节炎的长期病程。这一观点对于在更大规模的多中心研究中确认这些发现是否具有缓解疾病的作用非常重要。” Bobby (Nagendra) Koneru，医学博士、FASTRO，研究作者和放射肿瘤学家，伊利诺伊州梅伍德洛约拉大学。 当关节的软骨和其他组织受损时，就会出现膝骨关节炎，导致疼痛和运动困难。炎症也会导致该疾病并促进其进展。随着时间的推移，软骨或骨骼损伤可能变得不可逆转，一些患者最终需要进行膝关节置换术。 膝骨关节炎的治疗通常从锻炼、体重管理以及缓解症状的药物或注射开始。这些方法可以减轻疼痛并改善功能，但大多数并不能可靠地减缓疾病的结构性进展。 […]

新星。一家通过推进眼部和脑部疾病的检测和早期干预来对抗失明和残疾的医疗科技公司今天宣布发布一项经过同行评审的研究。 眼科专家意见成功证明了成像技术“凋亡视网膜细胞检测”（DARC）作为一种有前途的生物标志物，可以识别黄斑萎缩（MA）引起的中心视力丧失高风险的患者。通过比目前更早地检测疾病活动，DARC 提供了一种新方法来预测未来的萎缩进展模式，支持临床试验中更准确的患者分层，并在必要时启动治疗。 玛丽亚·弗朗西斯卡·科代罗教授，Novai 创始人兼首席执行官。 图片来源：Novai MA，也称为晚期干性 AMD 或地理萎缩 (GA)，是年龄相关性黄斑变性 (AMD) 的一种高级形式，是全世界视力丧失和不可逆性失明的主要原因。随着负责中央视力的视网膜细胞逐渐丧失，MA 的一个关键问题是，在传统成像中可见结构损伤之前，视网膜细胞就会受到压力并开始死亡。这在历史上限制了识别视力丧失风险最大的患者的能力。 Nova 的 DARC 成像技术将荧光膜联蛋白 A5 标记探针与先进的数据科学、人工智能驱动的算法和数字图像处理相结合，在检测到结构损失之前检测和量化患者患病、应激和凋亡视网膜细胞的数量和分布模式。 文章标题为“使用 DARC（视网膜凋亡细胞）、EZ 损失（椭圆体区）、EZ-RPE（视网膜色素上皮）差异和 HRF（高反射灶）的角度分析来预测黄斑萎缩”‘该研究基于伦敦帝国理工学院进行的研究，该研究展示了 Novai 的 […]