94%准确率！《自然》子刊新发现：一管血+AI，竟能打破胰腺癌“发现即晚期”魔咒！

关于新的检测技术，我们需要先从一个简单的概念说起——代谢物。

人体的细胞每天都在进行大量化学反应，比如把食物转化成能量、制造各种分子维持生命活动。在这些过程中，会产生许多不同的小分子物质，这些物质就被称为“代谢物”，它们会随着身体状态的变化而发生改变。

当癌症开始形成时，细胞的代谢方式往往会发生变化。这种变化可能在肿瘤真正长大、或者被影像检查发现之前就已经出现。因此，如果能够捕捉到这些微小的代谢变化，就有可能提前发现癌症。

研究团队使用的核心技术叫做“核磁共振代谢组学”。这个技术可以帮助科学家在血液中识别大量不同的化学成分。

通过这种方法，研究人员可以在一份血液样本中观察到数百种代谢物形成的“化学指纹”。

在这项研究中，科学家只需要大约500微升血清，也就是不到一毫升的血液样本。系统会从这份样本中提取出超过260000个代谢信号，然后把这些复杂的信息交给人工智能模型进行分析。

研究团队使用的一种人工智能模型叫做TabPFN。这是一种专门用于分析结构化数据的机器学习模型，可以在大量数据中寻找隐藏的规律。为了提高识别准确度，研究人员不仅输入了血液中的代谢信息，还把患者年龄、传统肿瘤标志物CA19-9，以及一种叫做ActivinA的蛋白质指标一起纳入模型分析。

研究人员用一个叫做AUC的指标来衡量系统“区分患者和健康人”的能力。这个指标数值越接近1，说明判断越准确。在中国台湾地区的研究人群中，该系统的AUC达到了0.99，这意味着它几乎能够完美地区分出谁得了胰腺癌，谁没有得。

研究团队特别分析了比较早期（1期和2期）的胰腺癌患者数据。

结果显示，系统能够捕捉到一些非常细微的生物变化。这些变化本身可能不会让人产生明显症状，但人工智能可以把这些信号综合起来，识别出癌症可能已经开始发展。在来自立陶宛的研究人群中，系统的AUC指标达到了0.93，表现依然稳定。

研究人员认为，如果未来这种平台能够真正进入临床应用，它可能成为一种快速、无创、成本相对较低的筛查工具。也就是说，医生有望通过简单的血液检测，先筛选出可能存在风险的人群，再进一步进行影像学检查或其他诊断来明确他们是否真的患癌。