【美国《尤里卡警报》2021年6月29日文章】题：基于人工智能（AI）的快速红外成像识别肺癌类型。
德国科隆大学研究人员发表在《美国病理学杂志》上的一项研究表明，红外成像未来在诊断检测和治疗预测方面颇具前景。
红外成像（简称IR成像）又名无标记数字病理，具有成为组织分类诊断工具的潜力。该工具无需事先染色或其他标记就能识别癌变组织，并借助人工智能自行发挥作用。常用于临床实践的方法有时需要几天时间来确定肿瘤形状和肿瘤组织突变，而该工具仅需半小时左右。此外，该工具不仅可确定组织样本是否含有肿瘤细胞，还可确定肿瘤类型以及是否含有某种突变。
肺癌患者明显受益于驱动突变之前的特征：比如，具有EGFR（表皮生长因子）基因激活突变的肿瘤通常对酪氨酸激酶*制剂抑**产生良好的反应，而具有非EGFR突变（如KRAS）或其他突变的肿瘤则对该*制剂抑**无任何反应。
研究人员对200多名肺腺癌（占肺癌的50%以上）患者的样本进行验证后发现，与耗时耗力的基因分析相比，该工具能以95%的灵敏度和特异性确定最常见的基因突变，这些结果证实了无标记数字病理学在临床应用中的潜力。
为了进一步提高红外成像检测的可靠性并促使其转化为一种新型诊断工具，还需在日常临床实践中对更多的患者进行研究，以适应临床需求和外部测试。
注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。 版权说明：本文为杏和医疗团队创作，转载请注明出处。