[DDW2016]唾液+人工智能分析或预测食管癌风险

2016年消化疾病周（DDW）于5月21日-24日在圣地亚哥召开。根据提交在本次消化疾病周上的一项研究结果显示，研究人员应用唾液分析，来自患者问卷调查的横断面数据，以及人工智能分析工具可以研发一种工具用来预测食管癌风险。医脉通整理如下：

David G.Graham（以色列Jerusalem技术学院）和同事们旨在研发一种准确的风险预测工具用来评估食管癌风险。他们应用唾液转录组数据与有患者人口统计学，症状和危险因素相关的因素一起。“一种新型，非侵入性工具是需要的，”他说。

他指出，体液中细胞外RNAs正在成为检测食管癌的潜在生物标志物。

这项研究包括80例患者，他们的RNA是从唾液中提取。这一组中有20例患者可作为健康对照，而20例患者患非异型增生Barrett食管，20例患者出现高度不典型增生，20例患者患有食管癌。

研究人员对唾液样本和来自问卷调查的204个数据点进行收集。根据Graham介绍，研究人员应用24个已知来自炎症或致癌途径与进展食管癌相关的扩增子开展转录组筛查。他们采用定量实时PCR与18s rRNA作为管家基因进行靶向RNA表达分析。一种通过标准特征选择人工智能技术的新型Infogain测量可用于分析转录组，人口统计学，症状和风险因素数据以建立预测工具。

“我们的想法是收集大量的数据，”Graham说。

在唾液RNA分析中发现，24个化生-不典型增生-癌序列的扩增子中有10个异常表达。这些包括：TP53，CDKN2a，SMAD7，EGFR，AMY2，TLR6，KIT9，KRAS，PTEN和PIK3CA（P＜0.05）。

“一旦我们有了这种表达数据，我们可以在群组之间进行统计检查，”他说。“我们可以看到越来越多的CDKN2a表达。”

研究人员观察了11个关键属性，这些在研发预测工具上会有所帮助。包括6个上面涉及的扩增子和5个来自问卷调查数据的特征，有腰/臀比，质子泵抑制剂应用和之前癌症。

“我们已经证明问卷调查数据能提供一些识别潜在风险的能力，”Graham说。“唾液能为预防和早期癌症检出提供潜在的关键生物标志物。”

这项研究的另一个关键因素是应用人工智能分析的准确预测，Graham补充说。“这些是非常早期数据，但我们认为它们非常令人幸福，”他说。

研究摘要：Graham D, et al. Abstract 305. Presented at: Digestive Disease Week; May 21-24, 2016; San Diego, CA.

医脉通编译自：Saliva, artificial intelligence analysis of biomarkers may predict esophageal cancer risk，Healio，May 22，2016