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狗狗有着传说中的嗅觉，善于从呼吸、尿液和粪便中识别癌症的特征气味。但由于训练有素的癌症嗅探犬供不应求，动物不太可能广泛用于常规诊断。相反，Andreas Mershin希望人类最好的朋友能教机器学习算法来嗅出疾病，他计划把这项技术放进你的口袋里。麻省理工学院比特与原子中心的研究科学家Mershin说，他的最终目标是在智能手机中建立电子鼻功能。
梅尔辛说，通过电子鼻检测癌症信号并不是一个新概念，但迄今为止开发的电子鼻仍然无法与狗的准确度相提并论。为了更接近这种能力，Mershin和他的跨学科团队在2月17日发表在PLOS ONE上的一项研究中建立了一种概念验证方法，将犬类嗅觉与前列腺癌的机器气味分析结合起来。
前列腺癌是男性中第二大常见癌症，据估计，每9名男性中就有1人在一生中的某个阶段受到影响。一种广泛使用的疾病检测工具是前列腺特异性抗原检测，但这种检测经常不能检测出疾病或导致错误的诊断。为了寻找更好的诊断选择，研究人员在尿液样本的化学花束中寻找前列腺癌的嗅觉生物标志物。一个研究小组通过分析尿液气味来检测前列腺癌，准确率约为86%。用狗来检测癌症的想法最早是在1989年提出的，从那时起，狗的癌症检测技能经常超过基于机器的气味分析——在2015年的一项研究中，疾病嗅觉的小狗从尿液样本中检测出前列腺癌的准确率为98 - 99%。
Mershin告诉《科学家》杂志，让他震惊的不仅是狗狗的疾病嗅觉能力，还有这样一个事实:尽管各种癌症的气味相似度很低，但一些经过训练的狗狗能够检测出某种类型的癌症，它们也能够检测出其他恶性肿瘤。一些未经训练的宠物甚至在它们的主人身上发现了癌症。“(狗)不按分子列表. . . .它们根据气味特征来判断，这意味着它们不知何故能找出癌症的本质，”梅尔辛说。“这让我大吃一惊。现在还没有分析工具能做到这一点，因为它要看成分表。知道某物是由什么组成的并不等于知道它闻起来是什么味道。”
受犬类的启发，Mershin和他的同事们试图开发模仿狗狗决策的人工智能。“我们(在研究中)试图回答的具体问题是，将狗鼻子及其功能插入智能手机会遇到什么障碍和挑战?”麻省理工学院无标签研究小组的负责人Mershin说，该小组因其无视科学学科之间的界限而得名。
在他们的研究中，研究人员收集了12名活检确诊为高级别Gleason 9前列腺癌的男性和38名活检阴性的男性的尿液。部分尿液样本被送到英国的医疗检测犬，由四岁的雌性拉布拉多犬Florin和七岁的雌性Wirehaired Vizsla进行诊断。在用5个癌症样本和15个非癌症样本训练了这些动物之后，研究人员用剩下的样本来测试迈达斯和弗洛林的技能。在每次测试中，狗狗检查一个包含三个癌症阴性样本和一个癌症阳性样本的旋转木马。在闻了每个容器的尿液后，狗做出了选择——弗洛林站着盯着看表明是阳性样本，而迈达斯则坐在她的选择面前。正确的选择为小狗赢得了应得的犒赏。
迈达斯，一只七岁的雌性wirehaed VizslaEMMA JEFFERY，医学探测犬 弗洛林，一只四岁的雌性拉布拉多犬，医学探测犬两只狗都准确地识别了七个前列腺癌样本中的五个。在21个癌症阴性样本中，弗洛林做出了16次正确的决定，迈达斯14次。总的来说，狗显示出71%的敏感性和70 - 76%的特异性。Mershin说，Midas和Florin准确率不高的主要原因是，由于可用的尿液样本数量有限，他们接受的训练有限。在加泰罗尼亚生物工程研究所(Institute for Bioengineering of Catalonia)和巴塞罗那科学技术研究所(Barcelona Institute for Science and Technology)研究传感器数据分析的物理学家圣地亚哥·马尔科(Santiago Marco)认为，由于测试样本数量如此之少，他不相信狗狗的选择是基于癌症检测做出的。没有参与这项研究的马可说:“目前还不清楚，他们是否有强有力的证据支持狗的嗅觉足够敏感甚至特异的说法。”
Mershin说，通过额外的训练，这些动物的技能会得到提高。“我们并没有试图让这些狗达到99%——我们可以做到。许多狗经过训练，对COVID、疟疾、帕金森病和各种癌症的准确率达到99%甚至99.8%。”考虑到该研究的目标是确定该团队机器学习方法的可行性，Mershin说，这只狗的精度水平已经足够了。
弗洛林检查一个旋转木马公司 收集前列腺癌患者或非前列腺癌患者的尿液标本。她站在那里盯着样本，做出了癌症阳性的判断，她的正确选择得到了奖励。约翰·阿克赫斯特，医学探测犬从狗到电脑
研究人员收集了构成每个尿液样本香气的挥发性化合物，并使用气相色谱-质谱(GC-MS)分析了这些化学物质。他们发现，癌症样本中几种挥发性化合物的含量有所增加或减少，但区别性化学物质与其他研究发现的不同。Mershin说，前列腺癌明显缺乏一致的生物标志物，这突出了基于特定化合物或化合物组的疾病诊断问题。他说，狗不是根据特定的化学物质做出决定，而是识别样本中“癌症”的东西。
作为开发具有类似功能的电子鼻的第一步，该团队利用狗的诊断来训练一种称为人工神经网络(ANN)的人工智能，以评估气相色谱-质谱法从尿液中检测到的挥发性化学物质。想象引擎公司总裁兼首席执行官、该研究的合著者斯蒂芬·塞勒(Stephen Thaler)说，人工神经网络检测癌症样本的准确率很高。但由于样本量小，研究人员表示，他们的结果需要通过更大的实验来验证。
德国因戈尔施塔特理工大学(Technische Hochschule Ingolstadt)人工智能图像理解和医学应用教授马克·奥布维尔(Marc Aubreville)表示:“他们正在做的事情确实是跨学科的，这有点酷。”他没有参与这项研究。“我认为他们所做的方法是合理的，但我真的很想看到更多的样本，更好地证明这确实适用于机器学习。”
Mershin表示，该团队的最终目标是将其经过狗类训练的机器算法应用于电子鼻，该电子鼻含有动物嗅觉受体的合成类似物，他们已经获得了专利。但在这个工具准备好用于智能手机之前，他们需要使用更多的样本来提高狗的癌症检测准确性，然后训练人工神经网络来匹配这种表现。
Amanda Siegel是集成纳米系统发展研究所(Integrated Nanosystems Development Institute, INDI)的分析和生物物理化学家，她没有参与这项工作，她说这项研究很有希望，但是她指出，该小组只研究了病情非常严重的受试者。“他们都是格里森9号，所以前列腺疾病的数量很大。我认为这是很好的第一步。但最终，他们需要研究Gleason评分较低的样本(以使该工具)更有用。”
C. Guest等，“将犬嗅觉与尿液的化学和微生物分析结合起来检测致死性前列腺癌的可行性”，PLOS ONE, doi:10.1371/journal.pone。0245530, 2021。
