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在昔日的几十年里，民众癌症相干物化东谈主数仍在不断增多。其中，肝癌的发病率以及物化率皆稳居前位。字据宇宙卫生组织发布的民众最新癌症数据败露，2024 年，我国新发肝癌 36.77 万例，居恶性肿瘤第 4 位，物化 31.65 万例，居恶性肿瘤第 2 位，物化率达到了 12.59/10 万东谈主。

因此，肝癌的早期的灵验会诊和治疗显得尤为必要。

当今，临床会诊肝癌的金圭臬顺次是组织病理学不雅察，然而这种顺次耗时久，也易受病理大众主不雅性影响，导致早期会诊准确率下落。另外，传统的卵白质组学分析顺次在肝癌会诊中也靠近诸多问题。其主流顺次是最初基于二级质谱（MS2）来识别样本肽段，再诈欺分析软件搜索数据库，识别潜在的肿瘤记号物后进而细则癌症的概率。然而，在肽段识别和卵白质决然的经过中，如故不能幸免地会出现某些过错，相同会对会诊的准确性产生不利影响。

为了进一步晋升肝癌早期会诊准确率，深度学习模子应时而生。

近日，来自西湖大学、浙江大学等多团队东谈主员聚拢成就了一种用于肝细胞癌（HCC）会诊的深度学习模子MS1Former，它简略径直使用原始 MS1 光谱对肝细胞癌肿瘤和临近非肿瘤（宽泛）组织进行分类，而无需肽前体决然。

在使用经过中，商量东谈主员仅需要先从患者身上获取小数肝脏组织样本，再经过胰卵白酶水解处罚，将其飘摇为肽段，它便可自动通过一系列数据处罚模范，如质谱分析、去噪、分箱和归一化等，将二维热图数据降为一维序列看成模子输入。而后，通过 CNN 层、Transformer 编码器模块和前馈神经会聚块组成的模子架构对数据进行处罚和分类。

最终，在模子开动经过中，MS1Former 就会基于其学习到的方法和特征，对输入的样本数据进行分类判断，输出相应的会诊贬抑，来判断样本是属于肝细胞癌肿瘤组织如故宽泛的肝组织。

图 | 诈欺 MS1Former 模子进行肝癌会诊模范

为了进一步考据 MS1Former在会诊精确度上的冲破，商量东谈主员对其进行了充分的模子性能评估。

当 MS1Former 模子诈欺并吞数据集进行五折交叉考据技巧，贬抑败露，它的精度、调回率等商量施展越过可以，其关于肝癌的平均会诊准确率能达到 0.934，平均精度是 0.926，平均调回率是 0.930，平均 F1 分数是 0.929。而把模子放到其他几个不同的数据集（WL-2023、WL-Fast、PXD002171 和 PXD021979）上测试时，它的准确率也如故大部分皆进步 0.84，以致最高能到 0.952。

不仅如斯，把 MS1Former 模子和 MSpectraAI、MaxQuant+RandomForest 以及 ResNet-18等其他的模子放在整个相比。在多个测试数据集上，MS1Former 在准确率和 AUC 这两个迫切商量上也皆比其他模子施展得更好。通过这些评估相比，能看出 MS1Former 模子在肝癌会诊这个 “比赛” 中领有不俗的会诊实力。

图 | MS1Former 模子性能澄莹优于其他模子

一言以蔽之，MS1Former 模子看成一个雄壮的端到端框架，简略径直分析原始数据，将原始 MS1 光谱数据进行特征化和分类，为肝细胞癌会诊提供了一种新的灵验顺次。这种顺次不仅幸免了传统顺次中肽段识别和卵白质决然经过带来的过错，况且简略径直处罚 DDA、DIA 和全扫描数据，澄莹晋升了会诊的成果以及准确性。

尽管 MS1Former 模子当今主要应用于肝癌会诊，但它也具有应用于其他肿瘤类型会诊的后劲，如肺癌、胃癌、乳腺癌等，只需对模子的输入数据进行得当的挪动，即可适当不同肿瘤的会诊需求。笃信畴昔通过不断优化和拓展该模子，MS1Former 模子将更好地业绩于医学规模。

1. Xu, W., Zhang, L., Qian, X. et al. A deep learning framework for hepatocellular carcinoma diagnosis using MS1 data. Sci Rep 14, 26705 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-77494-4

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