纪念斯隆-凯特林癌症中心 Memorial Sloan Kettering (MSK)癌症中心的研究人员利用人工智能开发出一种传感器，可以通过训练使其嗅出癌症。
虽然这种训练方法不同于训练警犬嗅探炸药或毒品，但该传感器与鼻子的工作方式有一些相似之处。尽管鼻子只有几百种嗅觉受体，但它却能够探测到一万亿种不同的气味。气味分子与那些受体结合的模式会创造一种分子特征，大脑利用这种特征来识别气味。
由 MSK 的 Kravis WiSE 博士后研究员 Mijin Kim 和 MSK 癌症纳米医学实验室主任 Daniel Heller 领导的研究人员，利用由碳纳米管组成的传感器阵列构建了这项技术。碳纳米管是细小的管状物，几乎比人类头发的宽度小了将近10万倍。它们是荧光的，并且它们发出的光对其环境中的分子微小相互作用非常敏感。
每个纳米管传感器可以检测血液样本中的许多不同分子。通过组合传感器的许多反应，该技术产生了一种独特的荧光模式。然后，机器学习算法能够识别出癌症特征与正常特征之间的区别。
在从卵巢癌患者获取的血液样本上进行的实验中，研究人员发现，他们的纳米传感器检测卵巢癌的准确度比目前可用的生物标志物检测更高。 （生物标志物是肿瘤产生并通过血液循环传播的特定化学物质，表明疾病的存在。在这种情况下，生物标志物检测是针对卵巢癌相关蛋白CA125，HE4和YKL40的检测）
研究人员希望进一步发展该技术，以便最终能够在临床中使用，快速筛选早期癌症和许多其他癌症。
来源：免疫管家
