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发布日期：2025-04-14 18:56    点击次数：111

开端：网易新闻

在往日的几十年里，寰球癌症关系物化东说念主数仍在不停增多。其中，肝癌的发病率以及物化率都稳居前位。字据天下卫生组织发布的寰球最新癌症数据流露，2024 年，我国新发肝癌 36.77 万例，居恶性肿瘤第 4 位，物化 31.65 万例，居恶性肿瘤第 2 位，物化率达到了 12.59/10 万东说念主。

因此，肝癌的早期的有用会诊和治疗显得尤为必要。

现在，临床会诊肝癌的金圭臬活动是组织病理学不雅察，然而这种活动耗时久，也易受病理群众主不雅性影响，导致早期会诊准确率着落。另外，传统的卵白质组学分析活动在肝癌会诊中也面对诸多问题。其主流活动是领先基于二级质谱（MS2）来识别样本肽段，再哄骗分析软件搜索数据库，识别潜在的肿瘤标记物后进而细目癌症的概率。然而，在肽段识别和卵白质顽固的流程中，照旧弗成幸免地会出现某些误差，通常会对会诊的准确性产生不利影响。

为了进一步擢升肝癌早期会诊准确率，深度学习模子应时而生。

近日，来自西湖大学、浙江大学等多团队东说念主员连合修复了一种用于肝细胞癌（HCC）会诊的深度学习模子MS1Former，它八成径直使用原始 MS1 光谱对肝细胞癌肿瘤和相近非肿瘤（闲居）组织进行分类，而无需肽前体顽固。

在使用流程中，磋磨东说念主员仅需要先从患者身上获取少许肝脏组织样本，再经过胰卵白酶水解解决，将其滚动为肽段，它便可自动通过一系列数据解决期间，如质谱分析、去噪、分箱和归一化等，将二维热图数据降为一维序列看成模子输入。尔后，通过 CNN 层、Transformer 编码器模块和前馈神经会聚块组成的模子架构对数据进行解决和分类。

最终，在模子启动流程中，MS1Former 就会基于其学习到的格局和特征，对输入的样本数据进行分类判断，输出相应的会诊限度，来判断样本是属于肝细胞癌肿瘤组织照旧闲居的肝组织。

图 | 哄骗 MS1Former 模子进行肝癌会诊期间

为了进一步考证 MS1Former在会诊精确度上的封闭，磋磨东说念主员对其进行了充分的模子性能评估。

当 MS1Former 模子哄骗归拢数据集进行五折交叉考证期间，限度流露，它的精度、调回率等筹备说明相配可以，其关于肝癌的平均会诊准确率能达到 0.934，平均精度是 0.926，平均调回率是 0.930，平均 F1 分数是 0.929。而把模子放到其他几个不同的数据集（WL-2023、WL-Fast、PXD002171 和 PXD021979）上测试时，它的准确率也照旧大部分都逾越 0.84，致使最高能到 0.952。

不仅如斯，把 MS1Former 模子和 MSpectraAI、MaxQuant+RandomForest 以及 ResNet-18等其他的模子放在一都比拟。在多个测试数据集上，MS1Former 在准确率和 AUC 这两个报复筹备上也都比其他模子说明得更好。通过这些评估比拟，能看出 MS1Former 模子在肝癌会诊这个 “比赛” 中领有不俗的会诊实力。

图 | MS1Former 模子性能分解优于其他模子

一言以蔽之，MS1Former 模子看成一个强大的端到端框架，八成径直分析原始数据，将原始 MS1 光谱数据进行特征化和分类，为肝细胞癌会诊提供了一种新的有用活动。这种活动不仅幸免了传统活动中肽段识别和卵白质顽固流程带来的误差，况兼八成径直解决 DDA、DIA 和全扫描数据，分解擢升了会诊的成果以及准确性。

尽管 MS1Former 模子现在主要应用于肝癌会诊，但它也具有应用于其他肿瘤类型会诊的后劲，如肺癌、胃癌、乳腺癌等，只需对模子的输入数据进行合适的调理，即可稳妥不同肿瘤的会诊需求。降服将来通过不停优化和拓展该模子，MS1Former 模子将更好地行状于医学限度。

1. Xu, W., Zhang, L., Qian, X. et al. A deep learning framework for hepatocellular carcinoma diagnosis using MS1 data. Sci Rep 14, 26705 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-77494-4

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