起头：网易新闻
在曩昔的几十年里，人人癌症联系物化东谈主数仍在不休增多。其中，肝癌的发病率以及物化率都稳居前位。把柄寰宇卫生组织发布的人人最新癌症数据解析，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 万东谈主。
因此，肝癌的早期的灵验会诊和调整显得尤为必要。
现在，临床会诊肝癌的金模范标准是组织病理学不雅察，然而这种标准耗时久，也易受病理内行主不雅性影响，导致早期会诊准确率下落。另外，传统的卵白质组学分析标准在肝癌会诊中也面对诸多问题。其主经过序是领先基于二级质谱（MS2）来识别样本肽段，再运用分析软件搜索数据库，识别潜在的肿瘤标识物后进而详情癌症的概率。然而，在肽段识别和卵白质断然的过程中，已经不行幸免地会出现某些差错，一样会对会诊的准确性产生不利影响。
为了进一步陶冶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谈主员都集建树了一种用于肝细胞癌（HCC）会诊的深度学习模子MS1Former，它大概径直使用原始 MS1 光谱对肝细胞癌肿瘤和临近非肿瘤（平淡）组织进行分类，而无需肽前体断然。
在使用过程中，考虑东谈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惩处，将其漂浮为肽段，它便可自动通过一系列数据惩处智商，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四肢模子输入。尔后，通过 CNN 层、Transformer 编码器模块和前馈神经网罗块组成的模子架构对数据进行惩处和分类。
最终，在模子出手过程中，MS1Former 就会基于其学习到的口头和特征，对输入的样本数据进行分类判断，输出相应的会诊抛弃，来判断样本是属于肝细胞癌肿瘤组织已经平淡的肝组织。
图 | 运用 MS1Former 模子进行肝癌会诊智商
为了进一步考证 MS1Former在会诊精确度上的冲破，考虑东谈主员对其进行了充分的模子性能评估。
当 MS1Former 模子运用兼并数据集进行五折交叉考证时辰，抛弃解析，它的精度、调回率等标的进展荒谬可以，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，它的准确率也已经大部分都超越 0.84，以至最高能到 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谈比拟。在多个测试数据集上，MS1Former 在准确率和 AUC 这两个伏击标的上也都比其他模子进展得更好。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 模子性能彰着优于其他模子
一言以蔽之，MS1Former 模子四肢一个巨大的端到端框架，大概径直分析原始数据，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灵验标准。这种标准不仅幸免了传统标准中肽段识别和卵白质断然过程带来的差错，何况大概径直惩处 DDA、DIA 和全扫描数据，彰着陶冶了会诊的效果以及准确性。
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相宜的退换，即可顺应不同肿瘤的会诊需求。确信翌日通过不休优化和拓展该模子，MS1Former 模子将更好地职业于医学限度。
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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