加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）健康琼斯顿综合癌症中心的研究人员获得了一项为期五年的500万美元资助，以开展侵袭性前列腺癌的人工智能(AI)检测研究。这项由美国国家癌症研究所提供的资金旨在识别新的癌症生物标志物，并发展AI技术，用于检测和预测侵袭性前列腺癌，以帮助避免不必要的治疗及其负面副作用。
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尽管在前列腺癌的诊断和治疗方面取得了一些进展，但该疾病仍然是男性健康领域的普遍问题。当前的筛查和风险评估方法往往导致患者被过度诊断和过度治疗的问题。据统计，约90%的被诊断为前列腺癌的患者接受治疗，尽管其中多达60%的人可能是适合进行主动监测的候选者。
该项目由Corey Arnold教授领导，团队成员包括人类遗传学和泌尿学教授Paul Boutros、泌尿学教授Leonard Marks、病理学和实验医学助理教授Anthony Sisk以及放射学教授Steven Raman。该团队将与圣路易斯的华盛顿大学的研究人员合作，整合磁共振成像、数字组织学图像、基因信息和生物标志物，构建一个计算模型，更精确地捕捉患者当前的癌症状态，并预测疾病的发展趋势。
Corey Arnold表示，他们期望通过这种综合方法，提供更准确的癌症性质信息，帮助医生更好地区分侵袭性和较不威胁的前列腺癌形式。这不仅将有助于制定更个性化和有针对性的治疗计划，还将减少不必要的干预及其对患者生活质量的负面影响。
这项研究计划与UCLA放射学教授Kyung Sung和Holden Wu领导的前列腺癌相关资助项目相辅相成。该项目的成功将为前列腺癌的精准诊断和治疗提供新的突破，为患者提供更好的医疗选择。