Peking Üniversitesi’nden bilim insanları, farklı erken evre akciğer kanserlerinin tek hücreli RNA dizilimini gerçekleştirdi ve farklı hücre tiplerinde yağ metabolizmasının anormale döndüğünü buldu.
Araştırmacılar daha sonra, plazmalarındaki lipid ile ilgili molekülleri analiz etmek için 171 erken evre küçük hücreli olmayan akciğer kanseri hastası ve 140 sağlıklı insan olmak üzere 311 katılımcıdan oluşan bir grupla testlere başladı.
Araştırmaya göre, bilim insanları bir makine öğrenimi algoritması kullanarak, erken evre kanser tespiti için en önemli kabul edilen dokuz lipidi seçti ve AI destekli tespit modeli oluşturdu.
Araştırmaya göre, Beijing’deki bir hastanede rutin BT (Bilgisayarlı Tomografi) muayenelerinden geçen 1.036 katılımcıdan oluşan bir akciğer kanseri tarama grubunda ve 109 akciğer kanseri hastasını içeren bir klinik grupta, dedektör yüzde 90’ın üzerinde bir doğruluğa ulaştı.
Çalışmaya göre, akciğer kanseri teşhisi konan katılımcıların çoğu, birinci evre tümörleri olan, sigara içmeyen kişilerdi.
Makalenin ortak yazarı ve Peking Üniversitesi Temel Tıp Bilimleri Okulu’ndan bir profesör olan Yin Yuxin, yeni tespit stratejisinin birçok tümör hastalığının erken teşhisi, yardımcı teşhisi veya popülasyon taraması için faydalı olacağını söyledi.
2021’de de Yin ve işbirliği yaptığı araştırmacılar, pankreas kanseri ve yemek borusu kanseri için yapay zeka destekli tümör metabolizması tespit yöntemleri geliştirmişti.