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一项新的研究引发了人们对于癌症治疗的希望，即Ai人工智能很快就能在检测甚至治疗癌症。 
美国约翰·霍普金斯大学的科学家们利用Ai学习技术来检测遗传基因的“暗物质”（也称为“垃圾 DNA”）。报道说，人们对这些可能导致癌症和其他疾病的 DNA 序列知之甚少。 
研究人员使用人工智能来识别从肿瘤脱落并漂浮在血液中的癌组织中这种“暗物质”的特定元素。 
该大学在本周早些时候的一份新闻稿中写道：“这种新方法可以提供一种非侵入性的方法来检测癌症或监测癌症治疗反应。”
该论文的合著者、肿瘤学专家 Victor Velculescu告诉《金融时报》 ， 他相信这一突破可能“带来新的癌症疗法、新的诊断和新的筛查方法”。
“这就像幕后的盛大揭幕，”他解释道。 
正在分析的遗传密码被研究人员称为“暗物质”，因为就像它的空间同名物一样，它的存在是已知的，但迄今为止它在很大程度上仍未被人们分析和了解。 
约翰·霍普金斯大学的科学家使用一种名为 Artemis（以希腊狩猎女神命名）的机器学习技术来分析 1,200 种不同类型的“暗物质”DNA 元素。
在该样本中，与癌细胞产生相关的 736 个基因中，近三分之二的 DNA 重复序列数量平均比预期多 15 倍。 
科学家们相信，他们的发现表明，“垃圾DNA”在癌组织中“不是随机出现的”，而是实际上揭示了潜在的早期恶性肿瘤。 
Velculescu 告诉《金融时报》，“它们最终聚集在癌症中以各种不同方式改变的基因周围，最初发现的这些序列可能是肿瘤发展的关键。” 
英国癌症研究中心(Cancer Research UK)称该研究结果“令人兴奋”，并显示人工智能更快地检测癌症。 
该慈善机构的研究信息经理Hattie Brooks表示，“虽然这项技术仍处于早期阶段，但这项研究表明，如何通过检测从血液样本中收集的细胞中的肿瘤特异性变化，可以更早地诊断出一些癌症。” 
他补充说：“尽管 Artemis 应用于临床还有很长的路要走，但看到新方法显示出更快地检测癌症的潜力总是令人兴奋的。”
这是Ai技术帮助对抗癌症的最新应用。
去年，科学家开始使用人工智能来大幅减少早期乳腺癌漏诊。 
根据 11 月《自然》杂志发表的一项研究，人工智能分析标记的病例比医生发现的病例多出 13%，这在估计被漏掉的 20% 或更多癌症中占很大一部分。 
该研究的合著者、帝国理工学院成像机器学习教授 Ben Glocker 表示：“我们的研究表明，使用人工智能可以作为有效的安全网，这是一种防止癌症早期迹象被漏掉的工具。”
“亲眼目睹人工智能的使用可以大幅降低乳腺癌筛查中癌症漏诊率，这一点是巨大的成功，这对我们利用人工智能技术改变癌症治疗的使命来说是一个重大推动。”
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