麻省理工学院|模仿犬类嗅觉，MIT研究人员开发气味探测系统，或可用于疾病筛查
【麻省理工学院|模仿犬类嗅觉，MIT研究人员开发气味探测系统，或可用于疾病筛查】前不久，世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布全球最新癌症数据显示，在 2020 年的新发癌症病例男性患者中，前列腺癌紧随肺癌之后，已经成为发病率第二高的癌症 。
然而，目前广泛使用的前列腺特异性抗原（PSA）筛查测试存在错过 PSA 水平正常但临床已有轻微表现的病例、且把前列腺良性增生（BPH）和前列腺炎等良性疾病检测为前列腺癌的可能，这将导致前列腺癌早期患者的漏检延误治疗，以及造成错误的诊断 。不过，值得注意的是，有研究表明，经过严格嗅觉训练的狗狗可以通过气味检测人类的一些病症，其中包括肺癌、乳腺癌、前列腺癌等 。
对此，麻省理工学院、约翰斯?霍普金斯大学和其他机构的研究人员设计了一个系统，模仿犬类的嗅觉探测样本中化学物和微生物的差异，并且，结合机器学习，该系统可通过气味识别出具有特异性特征的样本，或可用于疾病的筛查 。该研究于 2 月 17 日发表在《PLOS ONE》上 。
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图 | （来源：PLOS ONE）
让机器学习犬嗅
在本次研究中，研究小组使用两只经过严格训练的医学检测犬 Florin 和 Midas 对人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）系统进行训练，并通过气相色谱 - 质谱仪（GC-MS）辅助进行挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds，VOC）以及微生物的剖析，使用该系统测试了 50 个前列腺癌确诊病例的尿液样本 。然后，通过机器学习使该系统能够找出各个样品之间的相似之处和差异，以帮助传感器系统对疾病进行诊断 。
具体而言，本研究中使用 GC-MS（气相色谱 - 质谱联用仪）与头部空间固相微出口（HS-SPME）相结合，对前列腺癌患者的尿液样本与活检阴性样本进行对照分析 。再用经过培训的狗训练 ANN 检测 GC-MS 数据中的重要峰值 。他们还通过 GC-MS 和微生物群差异确认了癌症阳性和活检阴性对照之间的 VOC 差异 。此外，经过培训的 ANN 还根据犬类诊断信息确定了对 GC-MS 数据感兴趣的区域 。
如下图，GC-MS 神经网图中用红色线条表示兴奋，蓝色表示抑制 。这意味着，红色线条的出现也代表着目标物质的出现，在本次研究中既为前列腺癌阳性因素的显示，可见，13.139 标记处与前列腺癌的阳性呈正相关（对应线条由蓝变红） 。这和犬嗅探测的结果相吻合 。
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图 | GC-MS 神经网图下尿液样本的阳性 / 阴性（来源：论文）
结果显示，ANN 具有模拟犬嗅检测尿液样本以诊断前列腺癌的能力 。在测试相同的样本时，人工智能探测系统与狗通过嗅觉进行筛选的成功率大致相同，两种方法的准确率均为 70% 左右 。
犬嗅可探测疾病已被证实
此前很多新闻报道中曾提到，狗狗会通过异常的行为表现提醒主人尚未察觉的病症 。如论文中列举道：2001 年有报告说，一名男子的狗不断嗅他腿上的湿疹斑块，后发现那是一个基底细胞癌；2013 年，一名男子的狗持续舔他右耳后面的病变，后来该处被证实是恶性黑色素瘤…… 更重要的是，2015 年，Taverna 等人发表了一篇关于从尿液中检测前列腺癌的关键论文，内容包括 362 例和 540 例健康对照，2 只狗的嗅觉平均敏感度达到 99%，平均特异性为 98% 。这为进一步开发前列腺癌的嗅觉检测系统奠定了基础 。
前文提到此次研究中将经过培训的两只医学检测犬用于训练 ANN，论文中显示，研究人员也对狗通过嗅觉检测前列腺癌的能力进行了验证 。
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