這項發表在《Nature Communications》上的研究報告使用了人工智能來分析來自514名女性的卵巢癌組織樣本，總共觀察了近1.5億個細胞的形狀。
癌癥研究所計算機病理團隊負責人、這篇論文的高級作者Yinyin Yuan博士表示：“我們開發出了一種簡單的新型計算機測試，可以識別患有非常具有侵襲性的卵巢癌的女性，因此可以根據她們的需求量身定制治療方案。”
人工智能工具掃描腫瘤細胞的形狀和內容，特別是觀察細胞核，即包含DNA的細胞部分。在大多數細胞中，細胞核是模糊的圓形或橢圓形，但研究人員在一些卵巢癌樣本中發現了具有畸形細胞核的小斑塊。
在腫瘤中具有這些變形細胞簇的女性患有非常具有侵襲性的疾病，五年存活率僅為15%，而沒有這些畸形細胞核的患者的五年存活率為53%。
通過深入研究，他們分析了這些異常細胞的斑塊，發現它們具有較低水平的DNA修復基因，包括BRCA1——遺傳性乳腺癌和卵巢癌患者常常存在缺陷的基因之一。
這些缺陷中的許多缺陷可以通過DNA測序，在DNA代碼中識別出這些問題，但是在某些情況下，還有其他原因導致DNA修復基因水平較低，這些原因可能會被測序遺漏，但有可能通過人工智能測試被檢查出來。
這一新發現也可能對患有更具侵襲性卵巢癌的女性患者的治療有影響。PARP抑制劑olaparib目前已獲FDA批準用于乳腺癌患者的BRCA基因突變，但新的人工智能檢測可能能夠識別出那些沒有突變的患者，但BRCA水平較低的患者也許可以從這種藥物或者其他類似的治療方法中獲益。
Yuan表示：“使用這項新測試為我們提供了一種檢測腫瘤的方法，這些腫瘤在修復DNA的能力方面存在缺陷，而這些缺陷無法通過基因檢測確定。它可以與基因檢測同時用于識別可以從靶向DNA修復缺陷等替代治療方案(如PARP抑制劑)中受益的患者。”
除了DNA修復方面的缺陷外，研究人員還發現，免疫細胞無法到達具有畸形細胞核的細胞簇，這表明也許能夠逃避免疫系統是導致患有這種卵巢囊腫的患者預后效果比沒有畸形簇的患者差很多的原因。
Yuan 表示：“我們的測試還顯示，具有這些畸形細胞核簇的卵巢腫瘤已經進化出一種逃避免疫系統的新方法，因此有可能針對這種機制，使用新形式的免疫療法對其進行靶向治療。”
進一步分析這些聚類，研究小組發現他們有一種高水平的蛋白質galectin-3，已知其會導致T淋巴細胞死亡，這是免疫系統控制癌癥的重要組成部分，但需要更多的工作才能弄清楚這是否是保持這些畸形細胞群在免疫系統面前“隱形”的主要因素。
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