走向一种可以与狗的鼻子媲美的疾病嗅探器

大量研究表明，训练有素的狗可以通过嗅觉简单地检测出多种疾病，包括肺癌，乳腺癌，卵巢癌，膀胱癌和前列腺癌，以及可能的。在某些情况下，例如涉及前列腺癌，这些狗通过嗅探患者的尿液样本检测出该疾病的成功率为99%。

但是训练这种狗需要时间，并且它们的可用性和时间是有限的。科学家一直在寻找一种在紧凑型设备中自动实现犬鼻子和大脑惊人的嗅觉能力的方法。现在，麻省理工学院和其他机构的研究人员团队提出了一种系统，该系统可以检测空气样本中的化学和微生物含量，其灵敏度甚至超过了狗的鼻子。他们将此与机器学习过程相结合，该过程可以识别出带有疾病的样本的独特特征。

研究人员说，这一发现有一天可能会导致一种足够小的自动气味检测系统，以便将其整合到手机中。这项发现今天在《PLoS ONE》杂志上发表，该报告由英国Medical Detection Dogs的Clare Guest撰写，麻省理工学院的研究科学家安德烈亚斯·梅尔辛(Andreas Mershin)，以及约翰·霍普金斯大学，前列腺癌基金会以及其他几所大学和组织的18个人。

Mershin说：“对于目前我们尝试过的任何事物，狗已经被证明是最早，最准确的疾病检测器，已经有15年左右了。” 他说，在某些情况下，它们在受控测试中的性能已经超过了目前最好的实验室测试的性能。“到目前为止，狗比其他任何技术都更早地发现了许多不同类型的癌症。”

更重要的是，这些狗显然具有迄今人类研究人员所不具备的系：经过训练以对来自一种癌症患者的样本进行反应后，有些狗便识别出了其他几种癌症，尽管样本之间的相似性并不明显。对人类而言并不明显。

梅尔辛说，这些狗可以识别出“没有共同的生物分子特征的癌症，而在气味物质中则没有。” 使用强大的分析工具，包括气相色谱质谱(GCMS)和微生物谱分析，“如果您分析皮肤癌，膀胱癌，乳腺癌和肺癌的样本，那么这一切都证明了该狗能够进行检测-它们没有共同点。” 然而，狗可以某种方式从一种癌症中泛化，从而能够识别其他癌症。

在过去的几年中，Mershin及其团队开发并继续改进了一种小型检测器系统，该系统结合了稳定用作传感器的哺乳动物嗅觉受体，其数据流可以通过典型智能手机的功能进行实时处理。他设想有一天，每部手机都将内置一个气味检测器，就像现在手机中无处不在的摄像头一样。他说，这种检测器配备了通过机器学习开发的先进算法，有可能比典型的筛查方案更快地发现疾病的早期征兆，甚至还可以发出烟雾或煤气泄漏的警告。

在最新的测试中，研究小组使用英国医疗检测犬训练和处理过的狗以及小型化检测系统，从确诊的前列腺癌和已知无这种疾病的对照中检测了50个尿液样本。然后，他们应用了机器学习程序来找出样本之间的任何异同，以帮助基于传感器的系统识别疾病。在测试相同样品时，人工系统能够匹配狗的成功率，两种方法的得分均超过70%。

Mershin说，微型化检测系统在能够检测和识别不同分子的微小痕迹方面实际上比狗的鼻子高200倍，这是由DARPA强制进行的受控测试所证实的。但是就解释这些分子而言，“它是100%笨拙的”。这就是机器学习的目的，试图找到狗可以从气味中推断出的难以捉摸的模式，但人类却无法从化学分析中掌握。

梅尔辛说：“狗不知道任何化学反应。” “他们看不到大脑中出现的分子列表。闻到一杯咖啡时，看不到名称和浓度的列表，您会感觉到一种综合的感觉。这种气味是狗的感觉可以挖。”

尽管用于检测和分析空气中分子的物理设备已经开发了数年，但大部分精力都集中在减小其尺寸上，但是到目前为止，仍缺乏分析。他说：“就检测限而言，我们知道传感器已经比狗的能力要好，但是我们以前没有显示过，我们可以训练人工智能来模仿狗。” “现在我们已经证明了我们可以做到这一点。我们已经证明了狗的所作所为可以在一定程度上被复制。”

研究人员说，这项成就为进一步研究将该技术开发到适合临床使用的水平提供了坚实的框架。Mershin希望能够测试更多的样本集(可能是5,000个)，以更详细地确定疾病的重要指标。但是这样的测试并不便宜：要收集，记录，运输和分析携带疾病和无疾病的尿液的临床测试和认证样品，每个样品的成本约为1,000美元。

考虑到他如何参与这项研究，Mershin回顾了一项关于膀胱癌检测的研究，在该研究中，一只狗一直误认为对照组中的一名成员对该病呈阳性，即使他是根据医院的检查专门挑选出来的。没有疾病。知道狗的测试的患者选择了进一步的测试，几个月后，发现该病在非常早期的阶段。梅尔辛说：“即使只是一种情况，我也不得不承认这确实影响了我。”

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