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当体内的细胞患病时,它们的信号和分子会发生变化,有时甚至在症状出现之前很久。亚利桑那大学的新技术旨在通过机器学习检测这些代谢变化,以期更快地发现疾病并加快愈合过程。
一家由两名 UA 研究人员共同创立的新创业公司使用人工智能来识别这些“疾病指纹”,可能在通过其他方式检测到问题之前。Ruslan Rafikov 和 Olga Rafikova 都是 UA 医学院的副教授,他们在 Tech Launch Arizona 的帮助下推出了 MetFora,该办公室将大学研究中的发明商业化。
虽然导致 MetFora 的研究最初集中在肺部,但这项技术具有检测多种器官疾病的潜力。
“这个想法来自我们对肺动脉高压的动物研究。我们发现,如果我们在动物身上诱发肺动脉高压,在它们对肺部产生任何生理影响之前,它们会非常迅速地改变其代谢特征。可能只有三天后。这给了我们一个想法,即我们检查患者血液中的这些相同变化,”拉菲科夫说。“这很重要,因为人们通常很难得到诊断。他们可以从最初的症状花费数年时间才能得到正确的诊断。如果我们能尽快发现它,这将是一种更有影响力的治疗方法。”
虽然人类研究人员可以手动监测分子,但 Rafikov 将其描述为一个非常复杂的过程,涉及十几种代谢物。
“它是如此复杂,以至于在我们的发现中,训练人工智能比找到一种方法来训练医生找到这些微小的代谢物更重要,”拉菲科夫说,他是美国胸科学会和美国科学促进会的附属机构.“每种疾病都会影响不同的器官,在器官内,每种疾病都会影响不同类型的细胞。一旦细胞受到影响,它们就会改变其微调的进出细胞的代谢通量。利用这些知识,我们认为我们可以确定每个器官的确切问题。”
该过程涉及抽血,然后用质谱进行测试。但是,由于测试的复杂性,无法在医院进行,血液需要运到 MetFora 的实验室进行 AI 统计分析进行测试。
“大多数诊断的模型是医院拥有的某种套件或仪器,但事实并非如此。将其推向市场的最自然方式是通过实验室开发的测试,”MetFora 首席执行官 Martin Fuchs 说。“考试时间一点也不长。这实际上是关于在我们的实验室中将样品送到我们手中并取回结果。我们看到这大约需要两到四天。”
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