一項(xiàng)新的研究表明，了解受過訓(xùn)練的狗用來檢測前列腺癌的氣味的分子成分，可以幫助研究人員開發(fā)出具有類似診斷準(zhǔn)確性的計(jì)算機(jī)。這項(xiàng)研究“將犬嗅覺與尿液的化學(xué)和微生物譜相結(jié)合以檢測致死性前列腺癌的可行性”已發(fā)表在《PLOS One》上。

前列腺癌護(hù)理中的持續(xù)需求是，需要更準(zhǔn)確的非侵入性測試來檢測癌癥，并區(qū)分潛在致命的腫瘤和良性生長。最常用的方法是測量血液中前列腺特異性抗原（PSA）蛋白的水平。但是，PSA測試可能會遺漏一些腫瘤，同時標(biāo)記那些不太可能有害的腫瘤。

近幾十年來，各種研究表明，可以訓(xùn)練狗通過嗅覺來檢測某些人類疾病，包括前列腺癌（通過聞尿液）。然而，將訓(xùn)練有素的犬類用作診斷測試在大規(guī)模上是不可行的，這引發(fā)了一個問題，即是否可以使用抗癌技術(shù)代替。

在這項(xiàng)新研究中，一個國際研究人員團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一系列概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，以展示如何做到這一點(diǎn)。他們使用從經(jīng)活檢證實(shí)為前列腺癌或無癌癥（對照）的男性收集的尿液樣本。

值得注意的是，所有使用的癌癥樣本均來自患有格里森9號前列腺癌（最致命的前列腺腫瘤）的患者，而對照的定義是取自接受前列腺活檢的患者，通常是由于PSA或其他檢查方法表明潛在的前列腺疾病。

首先，對兩只狗（名為Midas和Florin）進(jìn)行了訓(xùn)練，以從尿液樣本中檢測出前列腺癌，然后對其能力進(jìn)行測試。兩個犬正確識別出七個前列腺癌樣本中的五個。Florin正確地確定了21個對照樣品中的16個為前列腺癌陰性，而Midas正確地確定了20個陰性樣品中的14個。

共同創(chuàng)辦人Claire Guest表示：受過專業(yè)訓(xùn)練的癌癥檢測犬Florin和Midas從尿液樣本中快速準(zhǔn)確地檢測出極具侵略性的前列腺癌，甚至將它們與患有其他前列腺疾病的患者的尿液區(qū)分開。以及Medical Detection Dogs的首席科學(xué)官在新聞稿中說。

然后，研究人員使用了一種稱為氣相色譜-質(zhì)譜法的技術(shù)來分析某些尿液樣本中的揮發(fā)性有機(jī)化合物（VOC）。從概念上講，VOC是“有臭味的”分子，可以輕松地在空氣中移動以被傳感器拾取，無論該傳感器是機(jī)器還是狗的鼻子。

研究人員還使用一種稱為16S rDNA測序的遺傳技術(shù)來分析在不同尿液樣本中發(fā)現(xiàn)的細(xì)菌。在初步分析中，研究人員指出了VOC和癌癥或?qū)φ漳蛞簶颖镜募?xì)菌譜之間的一些一般差異。研究人員使用VOC數(shù)據(jù)，結(jié)合狗對各種樣本的識別，來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。顧名思義，AAN是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在模擬有機(jī)大腦。

從本質(zhì)上講，研究人員將尿液樣本的VOC數(shù)據(jù)以及弗洛林和/或Midas是否將樣本檢測為癌癥輸入計(jì)算機(jī)。然后，AAN在VOC數(shù)據(jù)中尋找模式，使其可以與狗進(jìn)行相同的呼叫。

換句話說，計(jì)算機(jī)程序會尋找狗嗅到的尿液樣本中的特定成分，以進(jìn)行診斷。在此分析中，兩種不同的計(jì)算技術(shù)（骨架化和自動關(guān)聯(lián)過濾）產(chǎn)生了基本一致的結(jié)果。

“盡管在一個很小的樣本集上進(jìn)行了測試，但這無法使我們得出準(zhǔn)確的結(jié)論，但該試驗(yàn)所獲得的結(jié)果支持了受過專業(yè)訓(xùn)練的檢測犬的潛力，直接幫助其開發(fā)了可在生物電子機(jī)器上運(yùn)行的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗅覺［基于氣味］診斷設(shè)備?！毖芯咳藛T總結(jié)道。

他們補(bǔ)充說，他們的研究結(jié)果“為開發(fā)基于機(jī)器的嗅覺診斷工具鋪平了道路，這些工具定義并概括了現(xiàn)在可以通過犬嗅覺檢測和完成的檢測?！?/p>

這項(xiàng)研究的共同作者，前列腺癌基金會總裁兼首席執(zhí)行官醫(yī)學(xué)博士Jonathan W. Simons表示：“有了這種方法的令人信服的證據(jù)，我們正在計(jì)劃通過犬嗅覺，尿液中的揮發(fā)性有機(jī)化合物和尿液中的微生物群分析進(jìn)行大規(guī)模研究，以開發(fā)出一種機(jī)器嗅覺診斷工具，如果愿意的話，可以說是“機(jī)器人鼻子”，最終可能會成為未來智能手機(jī)應(yīng)用程序的形式。”
編輯：lyn