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3月11日，由美國加州大學聖地牙哥分校(UCSD) Gregory D. Poore、Rob Knight等人利用線上癌症基因體圖譜(TCGA)資料庫，執行首次以AI分析血液中微生物DNA/RNA序列，來鑑別癌症的大規模系統性研究。結果顯示，透過檢驗微生物序列可以有效分辨出癌症種類，具有成為癌症液態活檢(liquid biopsy)臨床應用的潛力。
研究團隊分析了TCGA線上資料庫中，共計33種癌症、來自近1萬名患者、超過1.7萬份樣本的資訊，包括來自腫瘤(原發腫瘤、復發腫瘤、轉移腫瘤)、鄰近正常組織和血液中，樣本所含有的DNA和RNA序列，並利用獨立訓練的人工智慧(AI)等運算模組，過濾掉研究團隊所認為的污染序列，並針對大量的序列資料進行標準化(normalize)和分類工作。
研究團隊表示，在經過嚴格過濾程序，去除潛在污染或其他變因後，共計有6.4兆筆序列資料，其中7.2%被歸類為非人類序列；其中將近1/3是細菌、古菌或病毒，12.6%可以鑑定到屬(ge...
